adnan-hussen/Vulnerability-Scanner-and-Fuzzing-Based-Zero-day-Detection-

# 可利用漏洞检测流水线 **ITSS 451 — 道德黑客与网络防御** 期末项目。 这是一个多阶段流水线，结合了基线漏洞扫描、基于威胁情报的可利用性评分，以及针对活动目标的动态 fuzzing 零日漏洞检测。在保持对已验证可利用发现 100% 精确度的同时，减少了 93.5% 的原始扫描器噪音。 ## 核心结果 - 来自 4 个扫描器的 **46 个基线发现** → **3 个高危（HIGH）级别发现**（100% 精确度） - **5 个已验证漏洞利用**：vsftpd 后门、distccd RCE、Tomcat 默认凭据、UnrealIRCd 后门、Java RMI RCE - **93.5% 的噪音消除率**，**F1 分数是基线的 3.8 倍** - 跨 FTP / SMTP / HTTP 进行了 **1,000 次 fuzzing 迭代** - **在无 CVE 特定规则的情况下回顾性检测到 CVE-2011-3192** - 通过真实修复 + 流水线重新运行进行**端到端重新验证** ## 架构 见 [`06_report/architecture.svg`](06_report/architecture.svg)。 五个阶段： 1. **基线扫描** — nmap、Nikto、WhatWeb、searchsploit 2. **可利用性丰富与评分** — EPSS、CISA KEV、NVD 3. **零日 Fuzzing** — 3 个协议 fuzzer + 统计异常分析器 4. **整合** — 单命令编排器 5. **报告** — 机器可读的 JSON + 人类可读的 HTML ## 快速开始 ### 依赖项 要运行流水线和 UI 界面，请使用 `pip` 安装以下依赖项。强烈建议使用虚拟环境。 ``` # 1. 设置 virtual environment python3 -m venv venv source venv/bin/activate # 2. 在你的机器上安装 baseline 扫描工具（nmap, nikto, searchsploit, 和 whatweb） # 3. 安装所需的包并在 ./static_code_analyzer 中创建 .env 文件，然后为 GEMINI_API_KEY_CHUNKER 和 GEMINI_API_KEY_ANALYZER 环境变量添加 gemini api keys pip install streamlit pandas requests python-dateutil colorama # 专门针对 Static code analysis 功能 pip install google-genai semgrep python-dotenv ``` ``` # 4. 从 UI 或使用 Wget 下载 threat-intelligence feeds： wget -O 02_dataset/raw_feeds/cisa_kev.csv \ https://www.cisa.gov/sites/default/files/csv/known_exploited_vulnerabilities.csv wget -O 02_dataset/raw_feeds/epss.csv.gz \ https://epss.empiricalsecurity.com/epss_scores-current.csv.gz gunzip 02_dataset/raw_feeds/epss.csv.gz # 5. 运行 interactive dashboard streamlit run dashboard.py # 或者直接运行 CLI pipeline python3 main.py --target 192.168.56.20 # 运行 Zero-Day fuzzing python3 main.py --target 192.168.56.20 --fuzz ``` ## 道德规范 所有活动均限制在隔离的仅主机网络中的单个 Metasploitable 2 虚拟机上。未探测任何外部系统。完整的交战规则见 [`00_scope/rules_of_engagement.md`](00_scope/rules_of_engagement.md)。 ## 许可证 学术课程作业。未经许可不得重复使用。

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