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# 🦉 OwelSec AI — 漏洞扫描编排与 AI 修复平台 ## 🚀 核心功能 * **⚡ 高性能 DAST 扫描**：针对 ProjectDiscovery 的 **Nuclei** 引擎进行了优化的 Python 包装器。集成了高级速率限制管理、严格的请求超时控制和自定义模板并发（默认为 50），允许深度扫描在 3 分钟内完成（标准执行时间减少了 60%）。 * **🛡️ 主动验证注册表（反误报）**：在被动检测后动态查询目标的辅助 pipeline。它部署了针对性的 HTTP 验证例程（CSS injection 验证、TLS handshake 套件分析器、HTTP 安全标头的精细化解析），将每个缺陷严格划分为三种状态：**Confirmed**（已确认）、**False Positive**（误报）或 **Unverified**（未验证）。 * **🤖 生成式修复规划器 (AI)**：通过尖端的 `llama-3.3-70b-versatile` 模型集成 **Groq** API。该 AI 扮演高级 SOC 分析师的角色：它翻译复杂的 payload，评估真实的风险等级（低、中、高、严重），并起草详细的威胁分析，附带可直接执行的 CLI 强化命令（系统、代码、配置）。 * **📊 高级毛玻璃 (Glassmorphism) 界面**：采用统一暗黑模式设计系统构建的现代仪表板。使用 CSS 变量实现表面模糊效果、hover 时的流畅微动画、交互式小部件，以及实时更新的严重性计数器。 * **📄 多格式报告引擎**：一键生成全面的网络安全审计报告。提供用于 SIEM 集成的标准化 **CSV** 导出，以及通过 ReportLab 生成的高度结构化的 **PDF 报告**，包括威胁等级分布图表和专供安全专家使用的详细分析部分。 ## 📸 截图

## 📐 系统架构 OwelSec AI 依赖于解耦和异步架构，保护用户体验免受繁重的网络扫描处理的影响： ``` graph TD User([🔒 Security Operator]) <-->|HTTPS / Interactive UI| Frontend[🌐 Glassmorphism Dashboard] Frontend <-->|JWT Authenticated API| Flask[🐍 Flask Backend] subgraph Backend Pipeline [Asynchronous Execution Pipeline] Flask -->|Spawn Background Thread| Worker[⚙️ Thread Worker] Worker -->|Step 1: Execute optimized scan| Nuclei[🔍 Nuclei Scanner] Nuclei -->|Generate raw results| RawJSON[📄 JSONL Output File] Worker -->|Step 2: Parse vulnerabilities| Engine[⚡ Core Validation Engine] Engine -->|Step 3: Run dynamic tests| Reg[🛠️ Validator Registry] Reg -->|Active Validation| TargetUrl[🎯 Target Network Server] Reg -->|Classify & Filter False Positives| Triage["Triage: Confirmed | FP | Unverified"] Worker -->|Step 4: Orchestrate Groq Llama 3.3| Groq[🤖 Llama 3.3 70B] Worker -->|Step 5: Persist data| DB[(🗄️ SQLite Database)] end Flask <--> DB Flask -->|Generate PDF via ReportLab| PDF[🗂️ PDF Report Generator] Flask -->|Generate CSV| CSV[📊 CSV Exporter] ``` ## 📂 项目结构 ``` OwelSec_AI/ ├── backend/brain/ # Core API & Scanner Logic │ ├── api/ # Flask routes, authentication, reports │ ├── core/ # Engine orchestration, validator dispatch │ ├── scanner/ # Nuclei wrapper & parallel execution │ ├── validator/ # Active validation scripts (XSS, TLS, Headers) │ ├── analyzer/ # Parsing logic for JSONL outputs │ ├── data/ # Local SQLite DB & raw scan outputs │ └── .env # Secrets & environment configurations └── frontend/ # Interactive UI ├── index.html # Main Dashboard ├── style.css # Dark mode Glassmorphism styles ├── app.js # API integration & state management └── logo/ # Brand assets ``` ## ⚙️ 安装和设置 ### 前置条件 - Python 3.10+ - [Nuclei](https://github.com/projectdiscovery/nuclei) (ProjectDiscovery) 已安装并可在您的系统 `PATH` 中访问。 ### 1. 克隆与环境 ``` git clone https://github.com/redaxhacker/OwelSec-AI.git cd OwelSec-AI/backend/brain python -m venv .venv source .venv/bin/activate # On Windows use: .venv\Scripts\activate pip install -r requirements.txt ``` ### 2. 配置 复制提供的 `.env.example` 文件以创建您自己的 `.env` 配置文件： ``` cp .env.example .env ``` 确保您添加了您的 `GROQ_API_KEY`、一个 `ADMIN_PASSWORD` 以及一个自定义的 `JWT_SECRET`。 ### 3. 运行后端 ``` python api/app.py ``` *API 将在 `http://0.0.0.0:5000` 上启动。* ### 4. 运行前端 在单独的终端中，运行前端目录： ``` cd OwelSec-AI/frontend python -m http.server 8080 ``` *通过浏览器访问 `http://localhost:8080` 上的仪表板。* ## 🔒 安全与企业护栏 OwelSec AI 实施了强大的保护措施，以保护其自身环境和扫描过程： - **速率限制 (Rate Limiting)**：保护后端 endpoint 以防止资源耗尽和滥用。 - **JWT 身份验证**：确保只有授权的管理员才能启动扫描或访问敏感数据。 - **受控扫描**：与 Nuclei 参数深度集成，确保对目标网络的影响降至最低，执行非破坏性侦察和受控 payload。 ## 📄 报告引擎 该平台为您的安全审计提供了一个完全自动化的一键导出系统： - **PDF 导出**：使用 ReportLab 生成专业的、可供高管查阅的 PDF 文档。包括摘要指标、可视化风险分布图表和精细的技术发现。 - **CSV 导出**：提供原始的表格数据，专为实现与企业级 SIEM（安全信息和事件管理）平台的无缝集成而定制。

标签：AI安全, Chat Copilot, CISA项目, DAST, Flask, Python, 安全, 恶意软件分析, 插件系统, 无后门, 自动化安全编排, 超时处理, 逆向工具