SmitAsher/Sentinel-v3

# Sentinel-v3 一个用于红队研究的便携式网络层智能平台 — 展示实时流量可见性、AI驱动的行为分析，以及在加密保护你的端点之前提取信号的能力。 # 🛡️ 项目哨兵 (Project Sentinel) 项目哨兵是一个模块化的网络层智能研究平台。 它旨在回答一个令人不安的问题： **在加密、隐私模式或匿名化工具发挥作用之前，一个被动观察者能从你的网络中学到多少？** ## 🎯 目的 这是一个 **红队研究与教育平台**，而非攻击工具。 哨兵的设计目标是： - 展示 **网络层暴露的攻击面** - 说明为什么 **隐私模式和无痕浏览无法提供网络隔离** - 证明 **原始流量数据只有在经过智能处理后才会成为情报** - 弥合 **红队实战与蓝队准备之间的差距** ## 🧠 核心能力 ### 1. 流量可见性层 对以下内容的被动流量捕获： - 标准 HTTP 流量 - 加密 HTTPS 会话（仅元数据、时序和流量体积 — 不解密载荷） - 与 Tor 相关的行为模式（入口/出口流签名） - 私人/无痕浏览会话（展示网络层暴露） ### 2. AI驱动流量智能 一个本地运行的推理引擎，能够： - 按应用类型分类流量（认证流程、CDN、API、文件传输） - 识别行为模式（登录序列、表单提交、异常行为） - 标记与已知攻击特征相关的可疑特征 - 完全在网络上运行 — 无云端依赖 ### 3. 哨兵仪表板 一个轻量级分析控制台（Web UI），展示： - 分类的实时流量流 - AI生成的置信度评分告警 - 聚合洞察：流量体积、趋势和异常时间线 ## 🧩 架构

标签：AI行为分析, HTTPS流量分析, Tor流量分析, 仪表盘, 低延迟分析, 信号提取, 分类模型, 可视化界面, 实时流量监控, 异常检测, 攻击面暴露, 数据脱敏, 日志审计, 本地推理引擎, 流量元数据, 流量分类, 流量可视化, 浏览器指纹, 渗透测试研究, 红队研究, 网络层情报平台, 网络流量分析, 网络监控工具, 自定义脚本, 行为模式识别, 被动流量捕获, 边缘计算, 逆向工具, 隐私模式暴露