AnantaOS/Rakshak

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Antivirr 是一款基于哈希比对的轻量级杀毒软件原型,结合了恶意软件扫描与系统清理优化功能,并规划了实时保护和沙盒分析等进阶能力。

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# 🛡️ Antivirr ![Python](https://img.shields.io/badge/Python-3.x-blue.svg) ![License](https://img.shields.io/badge/License-MIT-green.svg) ![Status](https://img.shields.io/badge/Status-Prototype-orange.svg) ![Database](https://img.shields.io/badge/Database-SQLite-blue.svg) # 📖 概述 **Antivirr** 是一个轻量级的杀毒软件原型,它将恶意软件检测与基本的系统优化工具结合在一起。 该项目目前通过将文件的 **SHA-256** 和 **MD5** 哈希值与本地 SQLite 签名数据库进行比对来检测已知的恶意软件。除了恶意软件扫描,Antivirr 还包含用于清理垃圾文件和释放系统内存的工具。 本项目旨在为更先进的杀毒引擎奠定基础,未来将加入实时保护、行为分析和启发式检测等功能。 # ✨ 当前功能 ## 🔍 基于哈希的病毒检测 - 计算扫描文件的 **SHA-256** 和 **MD5** 哈希值。 - 将哈希值与本地 SQLite 恶意软件签名数据库进行比对。 - 检测已知的恶意软件和木马签名。 - 使用 SQLite 进行轻量级且快速的查询。 ## 📂 深度扫描 对任意目录执行递归扫描。 **功能** - 用户自定义扫描位置。 - 递归遍历文件。 - 对每个文件进行哈希验证。 - 报告检测到的恶意软件签名。 示例: ``` antivirr.deep_scan("C:\\Users\\Username\\Documents") ``` ## 🗑️ 垃圾清理器 系统清理工具,用于扫描并清理不必要的临时文件和垃圾文件。 功能: - 临时文件清理 - 缓存清理 - 存储优化 ## 🚀 RAM 助手 基础的内存优化工具。 当前的实现会识别以下预定义的后台应用程序,例如: - 记事本 - Microsoft Edge 并终止它们以释放可用的 RAM。 ## 🗄️ 本地 SQLite 数据库 Antivirr 维护着一个本地的恶意软件签名数据库。 当前的实现使用了: - SQLite - SHA-256 - MD5 示例数据库结构: | Hash | 威胁类型 | |------|-------------| | SHA-256 Hash | Malware | | MD5 Hash | Trojan | # 📦 项目结构 ``` Antivirr/ │ ├── antivirr.py ├── your_database_name.db ├── README.md └── ... ``` # 💻 使用说明 ``` import antivirr # 初始化恶意软件特征库 antivirr.initialize_db() # 执行深度扫描 viruses = antivirr.deep_scan( "C:\\Users\\hp\\Documents\\proggs\\antivr\\antivirus-proj" ) # 清理垃圾文件 junkfiles = antivirr.junk_cleaner() # 释放 RAM rambooster = antivirr.ram_booster() # 安全关闭数据库 antivirr.close_db() ``` # ⚙️ 工作原理 ``` User Starts Scan │ ▼ Generate SHA-256 & MD5 Hashes │ ▼ Compare Against SQLite Database │ ┌───────────┼────────────┐ │ │ │ ▼ ▼ ▼ No Hash Match One Hash Both Hashes Matches Match │ │ │ ▼ ▼ ▼ File Safe ⚠️ Warning 🚨 Threat Found ``` # 🛣️ 路线图 以下是目前计划的功能,旨在将 Antivirr 转变为一套完整的杀毒解决方案。 ## 🧪 动态行为分析 (沙盒) **状态:** 🚧 开发中 在允许可疑应用程序在主机系统上执行之前,先在隔离的虚拟环境中运行它们。 计划实现的功能: - 安全沙盒 - 运行时监控 - API 监控 - 注册表监控 - 进程行为分析 - 零日漏洞恶意软件检测 - 安全的执行环境 ## 🛡️ 实时保护 从手动扫描转向持续的后台保护。 计划功能: - 文件系统监控 - 自动扫描新文件 - 检测文件修改 - 自动拦截威胁 ## 🧠 启发式检测 减少对签名数据库的依赖。 未来的检测方法: - 基于规则的检测 - 静态分析 - 可疑代码模式 - 机器学习辅助分类 ## 🔒 自动隔离 Antivirr 不仅仅会报告恶意软件,还将: - 隔离受感染的文件 - 阻止其执行 - 在需要时恢复被隔离的文件 - 安全的加密隔离库 ## 🔑 增强的权限管理 改善与管理员权限管理的整合。 目标: - 提升的扫描权限 - 移除受保护的恶意软件 - 终止恶意进程 - 安全删除被锁定的文件 # 📌 当前局限性 - 处于原型阶段 - 仅检测已知的恶意软件签名 - 无实时监控 - 无启发式引擎 - 无沙盒执行 - 无自动隔离 - 专注于 Windows 平台实现 ## ⭐ 未来愿景 **Antivirr** 的长期愿景是发展成为一个现代化的网络安全解决方案,包含: - ✅ 基于哈希的检测 - 🚧 动态行为分析 - 🚧 实时保护 - 🚧 启发式恶意软件检测 - 🚧 安全隔离 - 🚧 进程监控 - 🚧 机器学习辅助检测 - 🚧 自动化威胁响应 **由 ❤️ Rakshak 构建**
标签:Python, SQLite, 哈希校验, 无后门, 系统优化, 逆向工具