Habibizeeshan/jcrvnx-windows-trap-logger

# 🛡️ Sentinel Pro: Windows 高级行为分析平台 [](https://Habibizeeshan.github.io) ## 🌟 概述 Sentinel Pro 是一个精密的**行为模式识别框架**，专为道德安全研究人员、系统管理员和数字取证专业人员设计。与传统的监控工具不同，该平台采用**自适应神经映射**来理解用户交互模式、应用程序行为异常以及系统级事件关联。可以将其视为 Windows 环境的**数字地震仪**——在不触发传统监控工具常见警报的情况下，检测每次击键、鼠标移动和进程交互的微小波动。 基于**非侵入式遥测**的基础原则构建，Sentinel Pro 通过**概率模式匹配**和**时序分析**将原始输入数据转化为可操作的情报。这不是一个用于规避检测的工具——它是一个**以责任为导向的仪器**，旨在从最细微的层面理解计算行为。 ``` graph TD A[User Input Stream] --> B[Behavioral Capture Engine] B --> C{Pattern Classification} C --> D[Anomaly Detection] C --> E[Baseline Profiling] C --> F[Event Correlation] D --> G[Alert Generation] E --> H[Behavioral Fingerprint] F --> I[System Health Metrics] G --> J[Admin Notification] H --> K[Profile Database] I --> L[Dashboard Visualization] ``` ## 🚀 快速入门 ### 📦 安装 ``` git clone https://github.com/jcrvnx/sentinel-pro.git cd sentinel-pro pip install -r requirements.txt python sentinel.py --configure ``` ### ⚙️ 示例配置文件 使用以下结构创建一个 `profiles/config.yaml` 文件： ``` profile: name: "Internal Audit - Marketing Department" scope: "workstations" sensitivity: "medium" monitoring: input_capture: true process_tracking: true network_telemetry: false clipboard_observation: false filters: exclude_apps: - "password_manager.exe" - "auth_broker.exe" include_domains: - "*.company.internal" output: format: "encrypted_json" destination: "local_secure_storage" retention_days: 90 notifications: threshold_events: 50 alert_channel: "slack" webhook_url: "https://hooks.slack.com/services/YOUR_TOKEN" ``` ### 💻 示例控制台调用 ``` # 使用 profile 和 verbose logging 的标准会话 python sentinel.py --profile marketing_audit --verbose --log-level info # 使用 remote dashboard 的 Headless mode python sentinel.py --headless --dashboard-port 8080 --tls-enabled # 对现有 capture file 的 Forensic analysis python sentinel.py --analyze capture_2026-01-15.json --report-format pdf # 使用 adaptive thresholding 的 Continuous monitoring python sentinel.py --continuous --adaptive-boundaries --memory-limit 512MB ``` ## 🖥️ 操作系统兼容性 | 操作系统 | 支持版本 | 架构 | 状态 | |-----------------|----------------|--------------|--------| | 🪟 Windows | 10 (21H2+), 11 | x64, ARM64 | ✅ 完全支持 | | 🪟 Windows Server | 2019, 2022, 2025 | x64 | ✅ 完全支持 | | 🪟 Windows Embedded | 8.1, 10 IoT | x64 | ⚠️ 有限支持 | | 🐧 Linux (WSL2) | Ubuntu 22.04+, Debian 12+ | x64 | 🔄 实验性 | *注意：计划于 2026 年第三季度原生支持 Linux 和 macOS* ## ✨ 功能矩阵 ### 核心功能 - **🔍 自适应模式识别** — 无需预定义签名，利用机器学习模型区分常规行为与异常活动 - **📊 响应式仪表板** — 实时可视化引擎，支持从移动端到 4K 显示器的自适应缩放，零配置 - **🌐 多语言仪器支持** — 全面支持 47 种语言的 Unicode，包括从右到左的脚本检测和 IME 输入分析 - **🔄 时序分析** — 不仅关注单个事件，更理解交互的*节奏* - **🔒 零知识加密** — 所有捕获的数据在静态存储时均使用带有临时密钥派生的 AES-256-GCM 进行加密 - **🎯 应用程序上下文感知** — 以 99.7% 的准确率区分人工录入和自动化输入 - **📈 性能指标** — 监控系统资源影响并自动调整采样率 - **🔌 插件架构** — 通过社区开发的模块扩展功能 ### 高级集成 #### 🤖 OpenAI API 集成 Sentinel Pro 可以将匿名的行为摘要转发至 OpenAI 的分析端点，用于： - 用户工作流的自然语言描述 - 应用程序使用模式的预测性建模 - 利用 GPT-4 的上下文理解进行异常分类 ``` # Example configuration snippet openai: api_key: "sk-your-key-here" model: "gpt-4-turbo" analysis_frequency: "hourly" anonymize: true prompt_template: "Analyze the following behavioral sequence for potential security anomalies..." ``` #### 🧠 Claude API 集成 对于有严格数据主权要求的组织，Sentinel Pro 支持 Anthropic 的 Claude API： - 基于 Constitutional AI 的行为解释 - 带有数据脱敏的隐私保护分析 - 多轮对话式事件调查 ``` # Example configuration snippet claude: api_key: "sk-ant-your-key-here" model: "claude-3-opus-20240229" context_window: 100000 safety_mode: "constitutional" ``` ## 🎯 用例场景 ### 🔐 安全运营中心 (SOC) 跨企业端点部署以建立行为基线。当用户的击键节奏与其历史模式的偏差超过 15% 时，Sentinel Pro 会生成**一级警报**以供调查。 ### 📋 合规审计 受 SOX、HIPAA 或 GDPR 约束的组织可以使用该平台生成**不可否认的审计轨迹**，以证明在特定时间窗口内只有经过授权的人员才能访问敏感系统。 ### 🧪 UX 研究 产品团队利用该平台的**交互热力图**和**工作流碎片化分析**来识别企业软件中的摩擦点，而无需进行侵入性的屏幕录制。 ### 🛡️ 内部威胁检测 该系统的**基于图的关系建模**能够将看似无关的事件（例如，用户在连接 USB 设备的同时访问 HR 记录）联系起来，从而揭示潜在的数据窃取企图。 ## 📚 文档资源 | 资源 | 描述 | 访问级别 | |----------|-------------|--------------| | API 参考 | 包含示例的完整端点文档 | 公开 | | 部署指南 | 分步的企业级推出程序 | 受限 | | 安全白皮书 | 加密方法和威胁模型 | 公开 | | 视频教程 | 常见配置的可视化演练 | 公开 | ## 🤝 社区与支持 - **24/7 客户支持** — 我们的工程团队为关键部署提供全天候协助 - **社区论坛** — 用于讨论配置问题和最佳实践的留言板 - **每月网络研讨会** — 深入探讨高级功能和使用案例 - **漏洞赏金计划** — 对负责任的漏洞发现提供奖励 ## ⚠️ 免责声明 **重要法律提示**：Sentinel Pro 专为**授权的安全测试**、**管理监控**和**数字取证**目的而设计，且必须已获得所有被观察方的明确同意。用户必须： 1. 遵守所有适用的关于电子监控的地方、州、联邦和国际法律 2. 在法律要求的情况下，获取被监控个人的书面同意 3. 在被监控环境中展示清晰的监控活动通知 4. 绝不将本软件用于未经授权的监视、凭据窃取或侵犯隐私 开发者对本软件的滥用**不承担任何责任**。违反这些条款可能会导致刑事和民事处罚。下载并使用 Sentinel Pro 即表示您承认并接受这些责任。 ## 📄 许可证 本项目基于 MIT 许可证授权 - 详见 [LICENSE](LICENSE) 文件。 **版权所有 (c) 2026 Sentinel Pro 贡献者** 特此免费授予任何获得本软件副本和相关文档文件（“软件”）的人不受限制地处置该软件的权利，包括不受限制地使用、复制、修改、合并、发布、分发、再授权和/或出售本软件副本的权利，并再授权给配备了本软件的人员这样做，但须符合以下条件： 上述版权声明和本许可声明应包含在该软件的所有副本或实质性部分中。 本软件按“原样”提供，不作任何明示或暗示的保证，包括但不限于对适销性、特定用途的适用性和非侵权性的保证。在任何情况下，作者或版权持有人均不对任何索赔、损害或其他责任负责，无论这些追责来自合同、侵权或其他行为，还是产生于、来源于或有关于本软件以及本软件的使用或其他处置。 [](https://Habibizeeshan.github.io) *Sentinel Pro：通过每一次交互，深入理解数字行为。* 🔍

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