tc186052-creator/AEGIS-Zero-Day-Malware-Sandbox-
GitHub: tc186052-creator/AEGIS-Zero-Day-Malware-Sandbox-
基于多智能体集群和大上下文LLM的企业级零日恶意软件沙箱,通过完整二进制转储和并行分析实现高精度威胁检测。
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# AEGIS-零日恶意软件沙箱
# 🛡️ AEGIS: 自主零日恶意软件沙箱


## 📖 系统概述
Aegis 是一个企业级的多智能体集群,专为逆向工程深度混淆的恶意软件并实时检测零日漏洞而设计。通过拒绝截断数据并将完整的二进制转储输入到大型上下文 LLM 中,Aegis 在威胁检测方面实现了前所未有的准确性。
## ⚠️ 系统架构:“海量 Token 消耗”设计
网络安全的精度需要完整的上下文。摘要总结不是可行的选项。
1. **完整反编译:** Aegis 从可疑的二进制文件中提取原始的 ASM/Hex 转储。一次转储可以轻松超过 **500,000 行代码**。
2. **并行集群执行:** 编排器不再采用顺序分析,而是生成 **15 个推理 Agent**,同时分析完全相同的海量 payload。每个 Agent 专注于不同的攻击向量(例如,堆喷射 Heap Spraying、权限提升 Privilege Escalation)。
3. **超大上下文窗口:** 维持 15 个并行会话,每个会话加载 200k-500k 个 token 的原始汇编代码,会导致天文数字般的 token 消耗率。
## 🏆 漏洞指标与效率
虽然 API 成本巨大,但投资回报率(ROI)证明这种计算开销是值得的:
* **零日检测:** 映射了 4 个未记录在案的勒索软件变体的执行流。
* **自动化修复:** 检测到关键的缓冲区溢出漏洞,并生成了安全的 C++ 补丁。
* **威胁情报:** 在几分钟内生成准确率高达 99.4% 的 YARA 规则。
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