chuahmy/SentinelCore-Autonomous-Threat-Intelligence-Static-Analysis-Engine

GitHub: chuahmy/SentinelCore-Autonomous-Threat-Intelligence-Static-Analysis-Engine

一个基于 Python 的 Windows 端点实时文件监控与静态恶意软件分析引擎,通过启发式检测自动识别并隔离可疑文件。

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# 🛡️ SentinelCore ### 自主威胁情报与静态分析引擎

# 📌 项目概述 **SentinelCore** 是一个事件驱动的网络安全系统,旨在通过自动化监控、恶意软件静态分析和智能隔离操作,**实时防御恶意文件下载**。 作为我网络安全学习研究的一部分,SentinelCore 能够持续监控多个驱动器上的文件系统活动,并使用启发式检测技术进行本地威胁分析,该技术的灵感来源于现代端点保护系统。 该系统针对 Windows 环境下的轻量级执行进行了优化,同时保持了对可疑可执行文件的快速响应能力。 # 🚀 核心功能 ## 🔍 实时事件监控 - 使用 Windows API `ReadDirectoryChangesW` - 监控: - 文件创建 - 文件修改 - 文件重命名 - 支持跨驱动器监控,例如: - `C:\` - `D:\` ## 🧬 本地静态分析引擎 SentinelCore 通过检查文件“DNA”来执行轻量级的恶意软件静态分析,包括: - PE 头部分析 - 可疑导入检测 - 文件熵分析 - 可执行文件签名检查 - 基于哈希的完整性追踪 这使得引擎能够识别: - 加壳可执行文件 - 混淆 payload - 可疑二进制文件 - 潜在的恶意软件投放器 ## 🚨 自主隔离系统 当文件超过配置的危险阈值时: - 文件将被自动隔离 - 移动到安全的隔离目录中 - 使用唯一标识符进行重命名 - 防止被意外执行 这最大程度地减少了用户交互并降低了感染风险。 ## ⚡ 去重与冷却逻辑 Windows 文件系统会产生大量快速重复的事件。 SentinelCore 包含: - 事件去重 - 冷却计时器 - 队列稳定逻辑 这提升了: - 性能 - 可靠性 - 告警准确性 - 系统稳定性 ## 📧 自动化安全告警 引擎会通过 SMTP 自动发送详细的威胁通知。 每份报告可能包含: - 文件名 - SHA-256 哈希值 - 威胁分数 - 检测原因 - 时间戳 - 隔离位置 # 🛠️ 技术栈 | 组件 | 技术 | |---|---| | 语言 | Python 3.13 | | 平台 | Windows 11 | | API 集成 | pywin32 | | 静态分析 | pefile | | 哈希计算 | hashlib | | 后台执行 | Windows 任务计划程序 | # 🧠 检测工作流 ``` [ File Event Triggered ] ↓ [ Extension Filtering ] ↓ [ SHA-256 Hash Generation ] ↓ [ Static Analysis Engine ] ↓ [ Heuristic Evaluation ] ↓ [ Risk Score Calculation ] ↓ ┌───────────────┬───────────────┐ │ Safe File │ Suspicious │ │ Allow Access │ Quarantine │ └───────────────┴───────────────┘ ↓ [ SMTP Alert Notification ] ``` # 🔬 分析方法论 ## 1️⃣ 事件捕获 系统会监听高风险文件类型,例如: ``` .exe .dll .zip .bat .scr .ps1 ``` ## 2️⃣ 哈希计算 生成 SHA-256 哈希值用于: - 完整性验证 - 威胁追踪 - 重复检测 ## 3️⃣ 启发式评估 本地分析引擎会评估以下指标: - 高熵值 - 可疑的 PE 导入 - 可执行文件异常 - 已知的恶意模式 - 加壳二进制行为 ## 4️⃣ 威胁隔离 如果计算出的风险超过安全阈值: - 阻止文件访问 - 重新定位文件 - 隔离威胁 - 生成告警 # ⚙️ 部署 SentinelCore 被设计为一个轻量级的后台驻留服务运行。 ### 部署方式 - Windows 任务计划程序 - 高权限执行 - 开机自动启动 # 🎯 项目目标 SentinelCore 的目标是展示: - 实时防御性编程 - Windows API 集成 - 恶意软件分析基础 - 威胁检测自动化 - 安全的文件处理 - 事件驱动的网络安全架构 # 📚 教育目的 本项目的开发旨在: - 学习网络安全 - 研究恶意软件分析 - 进行防御性安全实验 - 练习静态分析 其用途严格**仅限于教育和防御目的**。 # 🔒 未来改进 - YARA 规则集成 - 机器学习威胁评分 - 实时仪表盘监控 - 多线程扫描引擎 - 沙箱执行支持 - 云端信誉 API 集成 - 行为分析引擎 # 👨‍💻 作者 **Chuah Ming Yuan** 网络安全专业学生 # ⚠️ 免责声明 SentinelCore 是一个研究与教育项目。 在生产环境中,它不应取代企业级的防病毒软件或 EDR 解决方案。
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