SandipanDas31/AI_Malware_Detector

# AI 恶意软件检测器 AI Malware Detector 是一个对初学者友好的网络安全项目，旨在使用静态恶意软件分析技术和基础的 AI 启发式威胁评分方法来分析可疑文件。 该项目的目的是通过将多种安全分析技术整合到一个平台中，帮助理解现代恶意软件检测系统的工作原理。 系统不仅依赖于单一检测方法，还会执行多项检查，例如： - 文件哈希分析 - 熵分析 - IOC 提取 - 行为关键词检测 - 数字签名验证 - 使用 VirusTotal 进行威胁信誉检查 开发此项目旨在演示网络安全工具如何在执行前帮助分析师识别潜在的恶意文件。 该项目还旨在通过提供以下功能，使学生和初学者更容易理解恶意软件分析： - 简单的 Streamlit 界面 - 具备可读性的 PDF 报告 - 基础的威胁情报集成 - 易于理解的分析结果 本项目中的“AI”一词指的是基于多个指标评估可疑文件的智能评分和行为分析方法，而不是依赖于单一签名。 创建此项目是出于教育和研究目的，旨在探索恶意软件分析概念、IOC 提取、威胁评分以及网络安全报告工作流程。 # 理解检测技术 ## SHA256 哈希分析 SHA256 是一种加密哈希算法，用于为每个文件生成唯一的指纹。 即使文件发生非常微小的更改，也会产生完全不同的哈希值。 在恶意软件分析中，SHA256 哈希通常用于： - 识别已知的恶意软件样本 - 比较可疑文件 - 搜索诸如 VirusTotal 等威胁情报数据库 ## 熵分析 熵衡量文件内部的随机性。 恶意软件作者通常会对恶意文件进行加壳或加密，以隐藏其真实行为。 加壳或加密的文件通常具有异常高的熵值。 示例： - 低熵 → 正常的可读数据 - 高熵 → 压缩、加密或混淆的内容 本项目使用熵分析来帮助检测可能试图隐藏恶意载荷的可疑文件。 ## IOC 提取 IOC 代表失陷指标。 检测器会提取可能的指标，例如： - IP 地址 - URL - 域名 - 电子邮件地址 这些指标有助于分析师了解： - 潜在的命令与控制服务器 - 网络通信尝试 - 可疑的基础设施连接 ## 可疑关键词检测 该项目会扫描文件中查找通常与恶意软件活动相关的可疑关键词和行为指标。 示例包括： - PowerShell 执行 - 注册表修改 - 网络通信 - 命令执行 - 混淆模式 这有助于在执行文件之前识别潜在的危险行为。 ## 数字签名验证 合法软件通常由受信任的发布者进行数字签名。 未签名或签名不当的文件可能表明： - 文件被篡改 - 未知的发布者 - 潜在的恶意软件 检测器会检查文件是否包含有效的数字签名。 ## VirusTotal 信誉检查 VirusTotal 是一个威胁情报平台，它使用多个防病毒引擎扫描文件。 本项目使用 VirusTotal API 来： - 检查文件信誉 - 检测已知的恶意哈希 - 提高分析准确性 ## PDF 报告生成 分析完成后，系统会自动生成一份结构化的 PDF 报告，其中包含： - 文件信息 - 威胁评分 - 检测到的 IOC - 签名状态 - 行为发现 这使得该项目可用于： - 安全文档记录 - 学术演示 - 初学者恶意软件分析工作流

标签：AI安全工具, Ask搜索, DAST, DeepSeek, DNS 反向解析, IOC提取, Kubernetes, PDF报告生成, Python安全工具, Streamlit, VirusTotal, 云安全监控, 威胁情报, 威胁评分, 学生项目, 实时处理, 开发者工具, 恶意软件分析, 数字签名验证, 文件哈希分析, 熵值分析, 网络安全, 网络安全初学者, 网络安全教学, 行为检测, 访问控制, 逆向工具, 隐私保护, 静态分析