whitefoxcybersec-blurp/Stochastic-Evasion-Research-Framework
GitHub: whitefoxcybersec-blurp/Stochastic-Evasion-Research-Framework
该框架通过随机漂移注入和贝叶斯建模，正式量化防御系统中遥测退化与检测失效的临界点。
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# 随机规避研究框架 (SERF)
[](https://opensource.org/licenses/MIT)
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## 概述
本仓库是**“量化静态分析中分布式异常检测与熵操纵的认识论限制”**这一研究的实践实现中心。本文提出的框架允许在非平稳条件下，利用随机漂移注入和贝叶斯建模，对防御系统（EDR/SIEM）中的遥测退化进行正式量化。
## 🔬 科学方法
现代威胁检测建立在环境平稳性的前提之上。本项目通过将检测形式化为**随机空间中的测度转换问题**来挑战这一前提。
我们使用 **Wasserstein 距离 ($W_1$)** 来测量合法行为基线 $P(X)$ 与漂移环境 $Q(X)$ 之间的实际差异，从而准确量化防御架构进入统计崩溃状态的临界点。
## ⚙️ 系统组件
系统实现了“四层漏斗”架构：
1. **静态结构分析 (Static Structural Analysis)：** 用于节区布局和 IAT 对齐的离散特征。
2. **运行时行为遥测 (Runtime Behavioral Telemetry)：** 基于 Syscall 序列（Markov 链）的随机过程。
3. **潜在空间投影 (Latent Space Projections)：** 基于*重构误差*（Autoencoder）的检测。
4. **分布式拓扑 (Distributed Topology)：** 对微服务基础设施中的请求图进行动态监控。
## 🛠️ 实现：Drift Engine
*Drift* 注入引擎是我们方法论的核心。它模拟了 CI/CD pipeline 中的合法修改是如何产生统计“盲区”的。
```
import numpy as np
def inject_stochastic_drift(X_baseline, time_step, drift_intensity=0.05):
"""
Simula o desvio não estacionário em ambientes de CI/CD adicionando
deslocamento estocástico ao baseline de telemetria.
Args:
X_baseline (np.ndarray): Matriz original de telemetria.
time_step (float): Incremento temporal do drift.
drift_intensity (float): Intensidade da variação estocástica.
Returns:
X_drifted (np.ndarray): Matriz com telemetria driftada.
"""
n_samples, n_features = X_baseline.shape
# Simulação de movimento browniano para tradução de feature space
drift_vector = np.random.normal(0, drift_intensity * np.sqrt(time_step), (n_samples, n_features))
# Aplicação do deslocamento sistemático
X_drifted = X_baseline + drift_vector
return X_drifted
```
## 🚀 运行说明
1. **克隆仓库：** `git clone https://github.com/seu-usuario/stochastic-evasion-framework.git`
2. **依赖安装：** `pip install numpy scipy scikit-learn`
3. **模拟运行：** 执行 `python scripts/evaluate_drift.py --intensity 0.05` 以生成您模型的*效用衰减* (Utility Decay) 曲线。
## 📚 文档与研究
完整的理论基础可在以下论文中找到：
* [Quantifying the Epistemological Limits of Distributed Anomaly Detection and Entropy Manipulation in Static Analysis]
## 👤 作者
**Gabriel**
*攻击性安全研究员 | Python 网络安全专家 | 恶意软件与规避工程师*
*本框架仅限于学术研究目的及在受控环境中进行安全测试。*
```
```
标签：DNS 反向解析, 异常检测, 数据漂移, 私有化部署, 贝叶斯模型, 逆向工具, 防御规避