adrianjamesblackwell/BinaryTriage-X
GitHub: adrianjamesblackwell/BinaryTriage-X
一个静态二进制文件分类平台，通过多维静态分析为 PE 和 ELF 可执行文件提供可解释的风险评估与调查优先级，帮助安全分析师快速分诊未知样本。
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# BinaryTriage-X
**BinaryTriage-X** 是一个静态二进制文件分类平台，旨在减少评估未知 PE 和 ELF 可执行文件所需的时间。
该项目专注于为恶意软件分析师、应急响应人员、逆向工程师、SOC 团队和安全研究人员提供快速、可解释且可复现的风险评估。
## 使命
未知的二进制文件会带来操作上的不确定性。
BinaryTriage-X 帮助回答以下问题：
* 这个二进制文件是什么？
* 它可疑吗？
* 为什么可疑？
* 分析师应该优先调查什么？
* 应该如何对该样本进行优先级排序？
该平台不会断言某个文件就是恶意软件。
相反，它基于可观察的静态指标提供调查优先级。
## 初始范围
版本 1 专注于静态分析。
支持的格式：
* PE
* ELF
核心功能：
* 文件元数据提取
* 加密哈希
* 熵分析
* 导入分析
* 节分析
* 字符串提取
* 壳指标
* 可疑指标评分
* 风险和优先级评估
* JSON 报告
* CLI 界面
## 设计原则
BinaryTriage-X 的设计围绕以下原则：
1. 安全第一：不执行样本。
2. 可解释性：每个评分都必须有理由。
3. 可复现性：相同的输入应产生相同的输出。
4. 对分析师有用：结果必须有助于确定优先级。
5. 可扩展性：应易于添加新规则和格式。
6. 可衡量性：性能和检测质量应可测试。
## 当前状态
项目阶段：
```
v0.1 — Architecture and File Identity Engine
```
当前重点：
* 仓库结构
* 文档基础
* 文件哈希
* 元数据提取
* JSON 报告 schema
## 安全提示
本仓库不分发恶意软件样本。
任何恶意软件分析都应仅在受控、隔离且具有合法授权的环境中进行。
请勿在主机上执行未知的二进制文件。
## 路线图
| 版本 | 目标 |
| ------- | ------------------------------------------- |
| v0.1 | 架构、仓库结构、哈希 |
| v0.2 | 元数据、熵、字符串 |
| v0.3 | PE 静态分析 |
| v0.4 | ELF 静态分析 |
| v0.5 | 可疑指标 |
| v0.6 | 可解释评分引擎 |
| v0.7 | JSON 报告 |
| v0.8 | 评估框架 |
| v0.9 | 分析师就绪的 CLI |
| v1.0 | 稳定的静态分类发布 |
## License
待定。
标签：DAST, Homebrew安装, 二进制分析, 云安全监控, 云安全运维, 库, 应急响应, 恶意软件分析, 文档结构分析, 静态分析