youssifsameh1000/MalwareFlow

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MalwareFlow 是一个自动化恶意软件分析管道,通过静态分析、外部情报集成和 AI 推理生成全面报告,以提升分析效率和深度。

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# 恶意软件流程 MalwareFlow 是一个模块化、高性能的自动化静态与动态恶意软件分析流程。它能够并发编排多种分析工具,并利用大型语言模型(LLMs)对提取的特征进行推理,自动生成全面的报告。 通过最新更新,MalwareFlow 现在拥有了一个使用 React 构建的**现代化异步 Web 仪表板**,具备动态暗黑模式、实时文件队列跟踪以及结构化的威胁报告功能。 ## 架构 该项目基于**客户端-服务器架构**构建: 1. **前端(Web UI)**:一个使用 React 和 Vite 构建的单页应用。它提供了一个支持暗黑模式的简洁界面,用于上传文件、监控异步队列和查看历史报告。 2. **后端(FastAPI)**:提供一个管理异步分析队列的 REST API。 3. **流程引擎**:一个使用 **层** 抽象的高并发 Python 后端。智能的 `PipelineEngine` 处理层依赖关系,并同时执行独立的分析模块(使用 `ThreadPoolExecutor`),使该流程在 I/O 密集型操作中速度极快。 当前内置的分析层包括: - **特征提取**:静态分析(哈希、MIME 类型、PE 结构、IAT 解析、香农熵)。 - **FLOSS / 字符串**:混淆字符串提取。 - **VirusTotal**:基于云端的信誉检查和威胁情报。 - **CAPA**:恶意能力识别(Mandiant)。 - **LLM 推理**:使用如 Groq、OpenAI 或 OpenRouter 等模型评估所有聚合数据,以推断意图并总结发现。 ## 前置条件 1. **Python 3.8+** 2. **Node.js (v16+)** 及 **npm**(用于 Web UI) 3. **系统依赖**: - `libmagic`(文件类型检测必需) - Ubuntu/Debian:`sudo apt-get install libmagic1` - macOS:`brew install libmagic` 4. **CAPA 二进制文件**: - CAPA 层需要一个下载到项目根目录的独立二进制文件。 - [下载 CAPA 发布版本](https://github.com/mandiant/capa/releases) ## 安装 1. **克隆仓库:** ``` git clone cd malwareflow ``` 2. **后端设置:** ``` python -m venv venv source venv/bin/activate # Windows 系统请使用: venv\Scripts\activate pip install -r requirements.txt ``` 3. **前端设置:** ``` cd web-ui npm install cd .. ``` 4. **环境变量:** 在根目录下创建一个 `.env` 文件并添加您的 API 密钥: ``` VT_API_KEY="your_virustotal_key" OPENROUTER_API_KEY="your_openrouter_key" # GROQ_API_KEY="your_groq_key" LLM_MODEL="your_preferred_model_slug" CAPA_PATH="./capa" ``` ## 运行 Web 仪表板 使用 MalwareFlow 最简单的方式是通过新的 Web UI。 1. **启动 FastAPI 后端:** 打开一个终端并运行: ``` ./run-backend.sh ``` 2. **启动 React 前端:** 打开第二个终端并运行: ``` ./run-frontend.sh ``` 3. **打开浏览器** 并导航到 `http://localhost:5173`。您可以上传文件、从侧边栏切换暗黑模式,并查看详细的分析报告。 ## 命令行用法 MalwareFlow 仍然提供一个强大的 CLI,用于无头或自动化执行。 分析单个文件: ``` python -m malwareflow.cli samples/sample_malware.exe ``` 分析整个目录: ``` python -m malwareflow.cli samples/ ``` 通过帮助命令查看所有可配置选项: ``` python -m malwareflow.cli --help ``` ## 测试 要运行自动化集成测试: ``` pytest tests/ ```
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