Chinmayi-10/AI_Web_Vulnerability_Scanner
GitHub: Chinmayi-10/AI_Web_Vulnerability_Scanner
一个基于 Python 和机器学习的 Web 安全扫描器学习项目，用于检测网站 HTTP 标头缺失、SSL 证书有效性等常见安全问题并预测整体风险。
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# 🛡️ AI 驱动的 Web 漏洞扫描器
## 📌 概述
AI 驱动的 Web 漏洞扫描器是一个网络安全项目，用于分析网站的常见安全问题，例如缺失的 HTTP 安全标头、SSL 证书有效性、不安全的 Cookie、开放端口，并使用机器学习预测整体的安全风险。
该项目是我网络安全与 AI/ML 学习之旅的一部分，目前正作为学习项目进行开发。
## 🚀 已完成的功能
### ✅ Day 1
- 项目规划
- 文件夹结构
- 项目架构
### ✅ Day 2
- URL 验证
- URL 标准化
- 实用工具函数
### ✅ Day 3
- HTTP 安全标头扫描器
- 检测缺失的安全标头
### ✅ Day 4
- SSL 证书检查器
- 获取 SSL 证书
- 显示证书过期时间
- 计算剩余有效期
## 🔜 即将推出的功能
- Cookie 安全分析
- 端口扫描器
- AI 风险预测
- PDF 报告生成
- Flask Web 仪表盘
## 🛠️ 使用的技术
- Python
- Flask
- Requests
- Socket
- SSL
- Scikit-Learn
- HTML
- CSS
- Git
- GitHub
## 📂 项目结构
```
AI_Web_Vulnerability_Scanner/
│
├── app.py
├── config.py
├── requirements.txt
├── README.md
│
├── scanner/
│
├── ml/
│
├── reports/
│
├── templates/
│
├── static/
│
└── tests/
```
## 👨💻 作者
**Chinmayi Teja Gubbala**
B.Tech CSE (网络安全)
Swarnandhra College of Engineering and Technology
标签：Apex, Flask, Python, 加密, 多模态安全, 字符串匹配, 实时处理, 插件系统, 无后门, 机器学习, 漏洞扫描器, 网络安全, 逆向工具, 隐私保护