ibadarsh0/WEB-VULNERABILITY-SCANNER

# 🛡️ ML 漏洞扫描器     一个为安全审计而开发的高级 AI 驱动 Web 漏洞扫描器。该项目利用经过训练的机器学习模型实时检测、分类和验证安全漏洞，例如 SQL 注入 (SQLi) 和跨站脚本 (XSS)。 该扫描器采用高性能的“玻璃拟态”UI 设计，为安全分析和自动化报告生成提供了无缝的类终端体验。 ## 🧠 内部架构 该扫描器运行在双引擎架构上：一个静态的机器学习分类器和一个主动的动态测试沙箱。 ### 1. 前端（客户端界面） * **异步 UI：** 使用 HTML/CSS/JS 构建，采用自定义的玻璃拟态终端设计。 * **事件处理：** 当启动扫描时，JavaScript 捕获目标 URL 并通过 RESTful `POST` 请求将其传输到 Flask 后端。 * **状态管理：** UI 在等待服务器的 JSON 响应时，动态更新状态徽章（例如，`READY` ➔ `ANALYZING` ➔ `VULNERABLE`），从而防止 UI 冻结。 ### 2. 后端（Flask API） * **多线程处理：** Flask 服务器 (`app.py`) 配置了 `threaded=True` 以防止服务器死锁，允许它在托管本地沙箱的同时对它们执行扫描。 * **路由引擎：** 后端将传入的 payload 路由到 `scanner_engine.py` 模块进行深度分析。 ### 3. 机器学习引擎（核心逻辑） 该引擎不依赖过时的正则表达式，而是使用预测建模。 * **特征提取：** 扫描器解析目标 HTML 以识别注入点（如 `

` 输入和 URL 参数）。 * **向量化：** 识别到的输入通过预训练的 TF-IDF（词频-逆文档频率）向量化器，将文本数据转换为数值格式。 * **随机森林分类器：** 向量化后的数据被输入到在数千个恶意和良性 payload 上训练的随机森林机器学习模型中。 * **置信度评分：** 模型输出概率分数（准确率约为 90.8%）。如果 payload 匹配恶意模式（例如，`' OR 1=1 --`），它会将该输入标记为威胁。 ### 4. 主动验证（实时测试） * 如果 AI 标记了潜在漏洞，扫描器会尝试针对该端点进行良性的“实时测试”。 * 它分析 HTTP 响应中是否存在 SQL 语法错误、数据库转储或反射的脚本标签。 * 如果成功，它会将威胁级别升级为 **CRITICAL VULNERABILITY**（严重漏洞）并生成可下载的审计报告。 ## 🚀 主要功能 - **AI 驱动的检测：** 使用随机森林进行高精度的 SQLi 和 XSS 识别。 - **实时分析：** 通过高级响应式终端 UI 提供即时视觉反馈。 - **内置沙箱：** 包含本地 `/sqli_vulnerable` 和 `/vulnerable` 端点，用于安全、合法的测试。 - **自动化报告：** 生成并自动下载格式化的 `.txt` 安全审计报告。 ## 🛠️ 安装与设置 1. **克隆仓库：** git clone [https://github.com/YourUsername/ML-Vulnerability-Scanner.git](https://github.com/YourUsername/ML-Vulnerability-Scanner.git) cd ML-Vulnerability-Scanner python app.py

标签：Apex, CISA项目, DOE合作, Flask, Python, RESTful API, SQL注入检测, Web安全, XSS检测, 云安全监控, 代码生成, 加密, 动态沙箱, 异步处理, 提示词优化, 数据可视化, 无后门, 机器学习, 渗透测试工具, 漏洞扫描器, 特征提取, 玻璃拟态UI, 网络安全, 蓝队分析, 调试辅助, 逆向工具, 随机森林, 隐私保护, 静态分析