Sadhakrishnan/-AI-Malware-Intelligence-and-Forensic-Investigation-Platform

# AI 恶意软件分析助手 一个由 AI 驱动的恶意软件情报与取证调查平台，通过静态分析、行为威胁分析、MITRE ATT&CK 映射、基于 RAG 的威胁情报、可解释 AI 以及多智能体推理，对可疑可执行文件、行为痕迹和取证日志进行分析。 ## 🚀 功能特性 - 静态恶意软件分析 - 行为威胁分析 - IOC（失陷标示）提取 - YARA 规则匹配 - MITRE ATT&CK 映射 - 恶意软件家族分类 - 基于 RAG 的威胁情报检索 - 可解释 AI 威胁推理 - 攻击链关联 - 专业的取证事件报告生成 ## ⚠️ 安全声明 本项目严格设计用于： ✅ 防御性网络安全研究 ✅ 恶意软件理解与取证分析 ✅ 安全的静态与行为分析工作流 本系统： - **绝不**直接执行真实的恶意软件 - 使用沙箱日志、离线痕迹和模拟数据集 - 专注于安全的恶意软件情报工作流 ## 🎯 项目目标 本系统能够： ✅ 安全地分析可疑可执行文件 ✅ 自动提取 IOC ✅ 检测恶意行为模式 ✅ 将攻击映射至 MITRE ATT&CK 技术 ✅ 检索相关威胁情报 ✅ 对潜在恶意软件家族进行分类 ✅ 利用 LLM 推理解释恶意软件行为 ✅ 生成专业的取证报告 ### 输出示例 ``` { "malware_family": "possible ransomware", "severity": "high", "mitre_mapping": [ "T1059", "T1112" ], "iocs": [ "192.168.1.5", "malicious-domain.com" ], "explanation": "The malware likely establishes persistence and downloads secondary payloads using PowerShell execution." } ``` ## 🧠 系统架构 ``` Suspicious File / Logs Upload ↓ File Analysis Pipeline ↓ Static Analysis Engine ↓ Behavioral Analysis Engine ↓ IOC Extraction ↓ Threat Intelligence RAG ↓ Multi-Agent Investigation System ↓ MITRE ATT&CK Mapping ↓ LLM Threat Reasoning ↓ Dashboard + Incident Reports ``` ## 🛠️ 技术栈 ### 恶意软件分析 - pefile - yara-python - lief ### 机器学习 / AI - scikit-learn - XGBoost - PyTorch - TensorFlow ### 序列建模 - LSTM - Transformers ### RAG - FAISS - ChromaDB ### LLMs - OpenAI GPT - Mistral / LLaMA ### 多智能体框架 - LangChain - CrewAI ### 后端 - FastAPI ### 前端 - Streamlit / React ### 数据库 - PostgreSQL ## 📂 支持的输入 - `.exe` 文件 - `.dll` 文件 - 行为日志 - 沙箱报告 - 网络痕迹 - 系统日志 - JSON 取证痕迹 ## 🔥 核心组件 ### 🔍 静态分析引擎 提取内容： - 文件哈希 - PE 头 - 导入/导出表 - 可疑 API - 内嵌字符串 - 熵值 - 加壳特征 示例可疑 API： - `CreateRemoteThread` - `VirtualAlloc` - `WriteProcessMemory` - `WinExec` ### 🚨 IOC 提取 提取如下指标： - IP 地址 - 域名 - 注册表键 - 可疑 URL - 互斥体名称 - 文件路径 ### 🧬 YARA 规则匹配 使用 YARA 规则进行： - 检测恶意软件签名 - 识别勒索软件特征 - 检测加壳可执行文件 - 匹配恶意软件家族 示例: ### 🧪 行为分析引擎 分析内容： - 进程创建日志 - 注册表修改 - 网络活动 - 文件系统更改 - 沙箱执行痕迹 检测内容： - 持久化机制 - PowerShell 滥用 - 权限提升 - 勒索软件行为 - 凭证窃取 ### 🔗 序列建模 检测多阶段攻击链，例如： ``` Macro Execution ↓ PowerShell Spawned ↓ External Network Connection ↓ Registry Persistence ↓ File Encryption ``` 推理： ``` Likely Ransomware Activity ``` ### 🗺️ MITRE ATT&CK 映射智能体 将检测到的行为映射到 ATT&CK 技术。 示例： - `T1059` — 命令和脚本解释器 - `T1112` — 修改注册表 - `T1027` — 混淆文件或信息 ### 🧠 威胁解释智能体 利用 LLM 生成可解释的威胁推理。 示例: ### 🧾 事件报告智能体 生成结构化的取证报告，包含： - 威胁摘要 - IOC 表格 - 攻击时间线 - MITRE 映射 - 严重程度评分 - 缓解建议 ## ⚙️ 安装说明 ``` git clone https://github.com/your-username/malware-analysis-agent.git cd malware-analysis-agent pip install -r requirements.txt ``` ## 🌐 API 端点 ``` POST /analyze POST /logs GET /report GET /mitre_mapping ``` ## 🔥 高级功能 - 沙箱集成 - 恶意软件家族聚类 - 基于图的攻击可视化 - AI 威胁狩猎智能体 - 自主威胁关联 - 可解释的恶意软件分类 ## 📊 评估指标 - 恶意软件分类准确率 - 误报率 - IOC 提取精确率 - MITRE 映射准确率 - 分析延迟 ## 🎯 最终产品愿景 一个由 AI 驱动的恶意软件情报与取证调查平台，能够通过 AI、RAG 和多智能体推理，实现恶意软件分析、行为威胁检测、MITRE ATT&CK 映射以及可解释的 SOC 风格调查工作流。

标签：AI智能体, Cloudflare, DAST, DLL 劫持, DNS信息、DNS暴力破解, IOC提取, Kubernetes, LLM推理, MITRE ATT&CK, RAG检索增强生成, YARA规则, 云安全监控, 凭据扫描, 勒索软件分析, 可解释AI, 大语言模型, 威胁情报, 威胁检测与响应(TDR), 安全分析助手, 安全报告生成, 开发者工具, 恶意软件分析, 恶意软件家族分类, 数字取证, 沙箱日志分析, 测试用例, 网络威胁情报(CTI), 网络安全, 自动化脚本, 逆向工具, 隐私保护, 静态分析, 高级持续性威胁(APT)分析