Siddhu-ui/SentinelGuard

GitHub: Siddhu-ui/SentinelGuard

SentinelGuard 是一个静态文件安全预分析工具,通过签名校验、熵分析、隐写检测和多维度风险评分帮助用户在打开可疑文件前识别潜在威胁。

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# sentinentalGuard SentinelGuard 是一个预分析安全工具,用于在打开可疑文件前进行识别。它能检测签名不匹配、熵异常、嵌入签名、图像隐写指标,并生成可解释的风险报告。它不是防病毒软件。 ## 功能 - 对上传文件进行静态检查,不执行文件 - 提供签名、熵、polyglot 和图像隐写指标 - 提供可解释的风险评分和可下载的 PDF 报告 - 通过 JWT 身份验证保护的每用户扫描历史 ## 仓库主题 `sentinentalGuard`, `cybersecurity`, `file-analysis`, `fastapi`, `react`, `malware-analysis`, `security-tools` ## 快速开始 ### 后端 ``` cd backend Copy-Item .env.example .env python -m venv .venv .\.venv\Scripts\Activate.ps1 pip install -r requirements.txt uvicorn main:app --reload ``` API 服务地址为 `http://localhost:8000`;交互式 API 文档位于 `/docs`。 ### 前端 ``` cd frontend npm install npm run dev ``` 打开 Vite URL(通常是 `http://localhost:5173`)。注册一个账户,然后上传文件。默认的开发环境 API URL 可以通过 `VITE_API_URL` 进行修改。 ## 安全模型 上传文件会进行大小检查,并被分配由服务器生成的 UUID 名称,它们永远不会被执行,且存储在静态 Web 路径之外。文件路径绝不从用户输入派生。身份验证使用短生命周期的 JWT 和 bcrypt 哈希;endpoint 的范围仅限于经过身份验证的所有者。扫描器在执行高开销检查时使用有界读取。 ## 项目结构 ``` backend/ main.py FastAPI application and endpoints database.py SQLite setup models.py SQLAlchemy models schemas.py validated request/response models services/ auth, scan orchestration, reporting scanner/ signature, entropy, polyglot, image analysis uploads/ private runtime upload storage frontend/ React/Vite user interface docs/API.md API quick reference ``` ## 可选扫描器 `python-magic`、`Pillow` 和 `yara-python` 可增强检测能力。当可选的本地依赖不可用时,应用程序会优雅降级。VirusTotal 集成默认是故意不启用的:它可能会将文件哈希/数据上传给第三方,并需要明确的 API key 和隐私审查。 ## 局限性 启发式方法可能会产生误报。高熵分数在压缩和加密文件中很常见。请将结果视为安全决策的输入,而不是恶意软件的证明。 ## 贡献与安全 在提交 pull request 之前,请阅读 [CONTRIBUTING.md](CONTRIBUTING.md)。要报告漏洞,请遵循 [SECURITY.md](SECURITY.md);请勿在公开的 issue 中发布安全问题或可疑样本。 ## 许可证 基于 [MIT 许可证](LICENSE) 发布。
标签:AV绕过, DAST, DNS 反向解析, FastAPI, JWT认证, React, Syscalls, 云安全监控, 恶意软件分析, 文件安全分析, 逆向工具, 隐写术检测, 静态分析