jayitape/CyberReconAI

# 🛡️ CyberRecon AI

     

# 🚀 CyberRecon AI **CyberRecon AI** 是一个模块化、受企业级应用启发的**网站安全评估工具包**，使用 Python 开发，专为**授权的防御性安全评估**而设计。 它可以自动化侦查工作，从多个来源收集安全情报，执行漏洞分析，计算安全风险评分，并生成专业的 HTML、JSON 和 PDF 报告。 该项目遵循清晰的模块化架构，具备企业级日志记录、智能缓存，并使用 **mypy** 实现了强大的类型安全。 # ✨ 核心特性 ## 🌐 目标情报 - 域名分析 - WHOIS 查询 - DNS 枚举 - 子域名枚举 ## 🔒 安全评估 - SSL/TLS 证书分析 - HTTP 安全标头分析 - robots.txt 分析 - 开放端口扫描 - 服务检测 ## 🧠 漏洞情报 - 国家漏洞数据库 (NVD) 集成 - 基于 CPE 的漏洞查询 - CVSS 信息提取 - 漏洞情报引擎 ## 📊 风险分析 - 安全风险评分计算 - 风险等级分类 - 发现结果摘要 - 安全建议 ## 📄 报告 - 专业的 HTML 报告 - JSON 报告导出 - 扫描元数据 - 扫描持续时间 - 扫描 ID 生成 - 企业级 PDF 报告生成 ## ⚙️ 企业级特性 - 模块化项目架构 - 企业级日志记录 - JSON 缓存管理器 - 类型提示 - mypy 类型安全 - 生产就绪代码 # 🏗️ 架构 ``` +----------------------+ | User / CLI | +----------+-----------+ | v +----------------------+ | Target Analysis | +----------+-----------+ | +----------------------+----------------------+ | | | v v v +---------------+ +---------------+ +---------------+ | WHOIS Lookup | | DNS Analysis | | SSL Analysis | +---------------+ +---------------+ +---------------+ | | | +----------------------+----------------------+ | v +----------------------+ | HTTP Header Analysis | +----------+-----------+ | v +----------------------+ | Technology Detection | +----------+-----------+ | v +----------------------+ | Subdomain Discovery | +----------+-----------+ | v +----------------------+ | Port & Service Scan | +----------+-----------+ | v +----------------------+ | NVD Intelligence | +----------+-----------+ | v +----------------------+ | Risk Engine | +----------+-----------+ | v +----------------------+ |HTML+JSON+PDF Reports | +----------------------+ ``` # 🎯 项目目标 CyberRecon AI 旨在： - 自动化网站侦查 - 从多个来源收集安全情报 - 检测常见的安全弱点 - 分析公开可用的漏洞信息 - 生成专业的评估报告 - 展示企业级 Python 开发实践 - 为未来的安全情报集成提供模块化基础 # ⭐ 项目亮点 - 受企业级启发的模块化架构 - 专业的日志系统 - 智能缓存机制 - 强大的类型安全 (100% mypy 清洁) - 专业的 HTML、JSON 和 PDF 报告 - 易于通过未来的情报模块进行扩展 - 整洁且易于维护的 Python 代码 - 生产就绪的项目结构 ## ⚠️ 免责声明 CyberRecon AI **仅用于授权的防御性安全评估和教育目的**。 在未获得所有者明确许可的情况下，请**不要**对任何系统、网络或应用程序使用此工具。 作者不对任何滥用此软件的行为负责。 # 📂 项目结构 ``` CyberReconAI/ │ ├── cache/ │ ├── nvd_cache.json │ └── ... │ ├── modules/ │ ├── banner.py │ ├── cache_manager.py │ ├── cli.py │ ├── dns_lookup.py │ ├── http_headers.py │ ├── json_report.py │ ├── logger.py │ ├── nvd_client.py │ ├── port_scanner.py │ ├── report_generator.py │ ├── risk_engine.py │ ├── robots_analyzer.py │ ├── scan_id.py │ ├── scan_timer.py │ ├── service_detector.py │ ├── ssl_checker.py │ ├── subdomain_enum.py │ ├── target.py │ ├── technology_detector.py │ ├── vulnerability_intel.py │ └── whois_lookup.py │ ├── reports/ │ ├── screenshots/ │ ├── main.py ├── requirements.txt ├── README.md ├── LICENSE └── .gitignore ``` # ⚙️ 环境要求 - Python 3.12+ - 网络连接 - Windows 或 Linux # 📦 安装 ## 1. 克隆仓库 ``` git clone https://github.com/jayitape/CyberReconAI.git ``` ## 2. 导航至项目目录 ``` cd CyberReconAI ``` ## 3. 创建虚拟环境 ### Windows ``` python -m venv venv ``` 激活： ``` venv\Scripts\activate ``` ### Linux ``` python3 -m venv venv source venv/bin/activate ``` ## 4. 安装依赖项 ``` pip install -r requirements.txt ``` # 🚀 运行 CyberRecon AI 基础扫描 ``` python main.py --url google.com ``` 示例 ``` python main.py --url example.com ``` # 💻 命令行使用 ``` python main.py --url ``` 示例 ``` python main.py --url google.com ``` # 📋 控制台输出示例 ``` Target : google.com Security Score : 91/100 Risk Level : LOW Open Ports : 2 Detected Services • HTTPS • HTTP Technologies • Nginx • HTTP/2 • TLS 1.3 Reports Generated reports/google_com_report.html reports/google_com_report.json reports/google_com_report.pdf ``` # 📊 生成的报告 CyberRecon AI 在每次成功扫描后会自动生成专业报告。 ### HTML 报告 包含： - 执行摘要 - 安全评分 - SSL 信息 - HTTP 安全标头 - DNS 记录 - WHOIS 信息 - 技术 - 开放端口 - 服务 - 漏洞 - 风险评估 ### JSON 报告 机器可读的报告，包含： - 扫描元数据 - 目标信息 - DNS - WHOIS - SSL - HTTP 标头 - 技术 - 子域名 - 开放端口 - 服务 - 漏洞情报 - 安全评分 - 发现结果 ### PDF 报告 使用 Playwright PDF 引擎生成的专业 PDF 安全评估报告。 包含： - 执行摘要 - 目标信息 - 安全评分 - 风险等级分类 - 漏洞发现 - 技术评估详情 - 安全建议 - 扫描元数据 # 📁 缓存 外部情报响应会被缓存，以减少 API 请求并提高性能。 当前缓存来源： - NVD 未来版本将支持： - EPSS - CISA KEV - ExploitDB # 🔧 日志记录 CyberRecon AI 提供企业级日志记录，包括： - 扫描开始 - 扫描完成 - 缓存命中 - 缓存未命中 - API 请求 - 错误 - 报告生成 # 🧩 模块概览 CyberRecon AI 遵循模块化架构，每个模块都承担单一职责。 | 模块 | 描述 | |---------|-------------| | `banner.py` | 显示 CyberRecon AI 启动横幅 | | `cli.py` | 解析命令行参数 | | `target.py` | 验证并标准化目标 URL/域名 | | `whois_lookup.py` | 获取 WHOIS 信息 | | `dns_lookup.py` | 执行 DNS 枚举 | | `ssl_checker.py` | 分析 SSL/TLS 证书 | | `http_headers.py` | 检查 HTTP 安全标头 | | `technology_detector.py` | 检测 Web 技术 | | `subdomain_enum.py` | 枚举子域名 | | `port_scanner.py` | 执行 TCP 端口扫描 | | `service_detector.py` | 识别正在运行的服务 | | `robots_analyzer.py` | 分析 robots.txt | | `nvd_client.py` | 查询国家漏洞数据库 (NVD) | | `vulnerability_intel.py` | 关联漏洞情报 | | `risk_engine.py` | 计算安全评分和风险等级 | | `report_generator.py` | 生成 HTML 报告 | | `json_report.py` | 生成 JSON 报告 | | `pdf_generator.py` | 使用 Playwright 生成 PDF 报告 | | `scan_id.py` | 创建唯一的扫描 ID | | `scan_timer.py` | 测量扫描持续时间 | | `cache_manager.py` | 缓存外部情报 | | `logger.py` | 集中式企业日志记录 | # 🔄 扫描工作流 ``` User Input │ ▼ Target Validation │ ▼ WHOIS Lookup │ ▼ DNS Enumeration │ ▼ SSL/TLS Analysis │ ▼ HTTP Header Analysis │ ▼ Technology Detection │ ▼ Subdomain Enumeration │ ▼ Port Scanning │ ▼ Service Detection │ ▼ NVD Vulnerability Intelligence │ ▼ Risk Engine │ ▼ HTML + JSON Reports ``` # 🛠️ 使用的技术 ### 编程语言 - Python 3.12+ ### Python 库 - requests - rich - dnspython - python-whois - beautifulsoup4 - Wappalyzer - colorama - jinja2 - playwright ### 开发工具 - Visual Studio Code - Git - GitHub - mypy - pip - virtualenv # 📊 安全评估覆盖范围 CyberRecon AI 目前执行： - 域名情报 - WHOIS 枚举 - DNS 枚举 - SSL/TLS 检查 - HTTP 安全标头分析 - 技术指纹识别 - 子域名发现 - TCP 端口扫描 - 服务指纹识别 - robots.txt 分析 - NVD CVE 情报 - 安全风险评估 - 专业报告生成 # 🚀 路线图 ## ✅ 版本 1.0.20 - 模块化架构 - 专业日志记录 - JSON 缓存管理器 - NVD 集成 - 漏洞情报引擎 - HTML 报告 - JSON 报告 - 安全风险引擎 - mypy 类型安全 - Playwright PDF 引擎 - 企业级 PDF 报告生成 ## 🔜 版本 1.1.0 计划改进： - EPSS 集成 - CISA 已知被利用漏洞 (KEV) - ExploitDB 集成 - 富文本终端仪表板 - 改进的技术检测 - 并发情报收集 - 性能优化 # ⚡ 性能特性 - 模块化架构 - 可重用组件 - 基于 JSON 的缓存 - 减少外部 API 请求 - 企业级日志记录 - 类型安全的代码库 - 清晰的错误处理 - 可维护的项目结构 # 🎯 设计目标 CyberRecon AI 旨在实现： - 易于使用 - 易于扩展 - 模块化 - 可维护 - 类型安全 - 对初学者友好 - 适合学习防御性网络安全概念 - 可作为作品集展示 # 📈 当前项目状态 ## | 组件 | 状态 | |-----------|--------| | 目标分析 | ✅ 完成 | | WHOIS 查询 | ✅ 完成 | | DNS 枚举 | ✅ 完成 | | SSL/TLS 分析 | ✅ 完成 | | HTTP 安全标头 | ✅ 完成 | | 技术检测 | ✅ 完成 | | 子域名枚举 | ✅ 完成 | | 端口扫描器 | ✅ 完成 | | 服务检测 | ✅ 完成 | | robots.txt 分析 | ✅ 完成 | | NVD 集成 | ✅ 完成 | | 漏洞情报 | ✅ 完成 | | 风险引擎 | ✅ 完成 | | HTML 报告 | ✅ 完成 | | JSON 报告 | ✅ 完成 | | PDF 报告 | ✅ 完成 | | Playwright PDF 引擎 | ✅ 完成 | | 企业级日志记录 | ✅ 完成 | | 缓存管理器 | ✅ 完成 | | mypy 类型强化 | ✅ 完成 | # 🤝 贡献 欢迎贡献代码！ 如果您想改进 CyberRecon AI： 1. Fork 该仓库 2. 创建一个新的功能分支 ``` git checkout -b feature/your-feature ``` 3. 提交您的更改 ``` git commit -m "Add new feature" ``` 4. 推送至您的分支 ``` git push origin feature/your-feature ``` 5. 发起一个 Pull Request 请确保您的代码： - 遵循现有的项目结构 - 包含适当的类型提示 - 通过 `mypy` 检查 - 保持代码的可读性和文档完善 # 🛡️ 负责任的使用 CyberRecon AI 适用于： - 安全学习 - 授权的渗透测试 - 内部安全评估 - 研究 - 教育演示 在对您不拥有或不管理的任何系统进行扫描之前，请务必获得明确的许可。 # 📜 许可证 该项目基于 **MIT License** 授权。 有关详细信息，请参阅 `LICENSE` 文件。 # 🙏 致谢 CyberRecon AI 使用了公开可用的安全数据和开源库。 特别感谢： - 国家漏洞数据库 (NVD) - FIRST.org - Python Software Foundation - 开源网络安全社区 # 👨‍💻 作者 **Jay Itape** - 电子与电信工程专业学生 - 网络安全爱好者 - CEH 候选人 - 印度马哈拉施特拉邦浦那 ### GitHub https://github.com/jayitape # 📬 联系方式 如需提供建议、改进或合作，欢迎在 GitHub 上发起 Issue 或 Pull Request。 # ⭐ 支持该项目 如果您觉得这个项目有用： ⭐ 为本仓库加星 🍴 Fork 该项目 🐛 报告 Bug 💡 建议新功能 您的支持有助于改进 CyberRecon AI，并鼓励未来的开发。 # 🗺️ 未来愿景 CyberRecon AI 将随着更多安全情报功能的加入而持续演进，包括： - EPSS 集成 - CISA KEV 集成 - ExploitDB 情报 - 富文本终端仪表板 - 并发情报收集 - 更多安全检查 - 扩展的报告功能 # ⚠️ 免责声明 CyberRecon AI **仅出于教育目的及授权的防御性安全评估而提供**。 作者**不对**任何滥用、未经授权的扫描或使用此软件进行的非法活动负责。 在使用此工具之前，用户有责任确保遵守所有适用法律、法规和组织政策。

**CyberRecon AI v1.0.20** 受企业级启发的网站安全评估工具包 用 ❤️ 基于 Python 开发 © 6 Jay Itape

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