SENTINEL

主动威胁情报、合成反制与解耦欺诈检测系统

## 📌 问题陈述 现代数字欺诈、网络钓鱼、社会工程学和 AI 语音钓鱼（vishing）以前所未有的速度和极低的边际成本运作。传统的标准安全解决方案存在致命缺陷： 1. **被动与反应式：** 传统的扫描器就像日志阅读器——仅在凭据泄露或恶意 payload 执行*后*才通知用户。 2. **高延迟与重度 API 依赖：** 纯粹基于 LLM 的安全工具会将每一个微小的 payload 都路由到云端 API，从而导致巨大的延迟和不断膨胀的 API 成本，同时仍然容易受到零日边缘情况的影响。 3. **隐私妥协：** 检查原始 payload、文本日志和上传的媒体通常意味着将敏感的 PII（密码、信用卡号、个人标识符）存储在中央数据库中。 4. **孤立的防御平台：** 由单个用户报告的钓鱼和诈骗指标需要数小时或数天才能传播到中央安全黑名单，这使得其他用户暴露在风险之中。 ## 💡 解决方案 **Sentinel** 是一个超快、主动防御的威胁情报网络，构建于 **TanStack Start (React 19)**、**Lovable Cloud (Postgres/Auth)** 以及 **双 AI 提供商层**之上。 Sentinel 超越了被动的扫描方式，提供**主动反制、低于 5ms 的本地哈希查找、deepfake 音频检查以及去中心化的威胁共享**。 ``` [ Incoming Payload ] ──► [ Stage 0: Community Threat Graph ] ──► [ Matched? Sub-5ms Cached Verdict ] │ (Uncached Vector) ▼ [ Stage 1: Static Heuristics ] │ ▼ [ Stage 2: Dual-AI Classification ] (Lovable Gateway OR Groq) │ ▼ [ Live Verdict Card + Active Honey-Payload ] ``` ### 核心亮点 * **主动反制（Honey-Payloads）：** 直接向诈骗者的表单部署合成信用卡号、 Canary 追踪链接和虚假数据，以污染他们的数据库。 * **混合两阶段流水线：** 在调用 LLM 之前运行静态启发式算法和零延迟正则表达式预过滤，可节省高达 80% 的 API 成本。 * **隐私优先（边缘 PII 脱敏）：** 在数据库持久化之前，自动涂改/脱敏敏感标识符和凭据。 * **双 AI 执行引擎：** 零供应商锁定。可在服务器端的 **Lovable AI Gateway** (`gemini-3-flash-preview`) 或客户端管理的 **Groq Keys** (`llama-3/mixtral`) 之间无缝切换。 ## 🏗️ 系统架构 Sentinel 利用 TanStack Start 的 SSR edge worker 模型，在运行类型化的 RPC 函数的同时，强制执行公共着陆面与经过身份验证的客户端空间之间的严格隔离。 ``` ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐ │ BROWSER / CLIENT SURFACE │ │ ┌───────────────────────────┐ ┌──────────────────────┐ │ │ │ Public Routes (SSR) │ │ Authenticated Shell │ │ │ │ index.tsx / auth.tsx │ │ _authenticated/ (SSR:│ │ │ │ │ │ false, localStorage)│ │ │ └─────────────┬─────────────┘ └──────────┬───────────┘ │ └────────────────┼──────────────────────────┼──────────────┘ │ │ ▼ ▼ ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐ │ TANSTACK START SERVER (Edge Worker) │ │ ┌───────────────────────────────────────────────────┐ │ │ │ Middleware: requireSupabaseAuth (Bearer Check) │ │ │ └─────────────────────────┬─────────────────────────┘ │ │ ▼ │ │ ┌───────────────────────────────────────────────────┐ │ │ │ Server Fns: scans.functions & security.functions │ │ │ └─────────────┬──────────────────────────┬──────────┘ │ └────────────────┼──────────────────────────┼─────────────┘ │ │ ┌─────────────────────────┴────────┐ ┌────────┴─────────────────────────┐ ▼ ▼ ▼ ▼ ┌──────────────────┐ ┌───────────────────┐ ┌──────────────────┐ │ STAGE 0 & 1 │ │ STAGE 2: │ │ LOVABLE CLOUD │ │ Static Regex & │ │ DUAL AI PROVIDERS │ │ (Postgres + Auth)│ │ Threat Hash Lookup │ │ │ │ └──────────────────┘ │ ┌───────────────┐ │ └──────────────────┘ │ │Lovable Gateway│ │ │ │ scan_history │ │ │ └───────────────┘ │ │ └───────────────┘ │ │ ┌───────────────┐ │ │ ┌───────────────┐ │ │ │ Groq API │ │ │ │ global_threat │ │ │ └───────────────┘ │ │ └───────────────┘ │ └───────────────────┘ └───────────────────┘ ``` ## 🔄 用户工作流 ``` 1. SUBMIT PAYLOAD ──► User submits text, URL, QR code, file, or audio snippet. │ 2. STAGE 0 FILTER ──► Sub-5ms SHA-256 hash check against `global_threat_graph`. │ 3. HYBRID LLM SCAN ──► If uncached, routes payload + metadata to selected AI provider. │ 4. VERDICT & PII ──► PII is masked; verdict, confidence (0-100%), and threats are rendered. │ 5. COUNTER-DEFENSE ──► If Critical/High, user triggers Active Honey-Payloads on scammer. │ 6. BROADCAST ──► Anonymized threat signature propagates to global threat network. ``` ## ⚡ 功能与说明 ### 1. 多向量扫描器 * **文本与邮件扫描 (`/scan`)：** 分析原始正文文本、钓鱼邮件标头以及 SMS 消息，以检测勒索模式和紧迫性陷阱。 * **URL 钓鱼防护 (`/url-scan`)：** 检查可疑 URL、同形异义字域名（homograph attacks）以及目标重定向级联。 * **QR Payload 盾牌 (`/qr-shield`)：** 解码 QR payload，在导航前检查目标参数是否存在恶意意图。 * **文件与文档检查 (`/file-scan`)：** 扫描文件附件中嵌入的恶意脚本、宏和可执行 payload。 * **语音钓鱼与 Deepfake 音频嗅探器 (`/voice-scan`)：** 使用语音转文本（STT）和频谱频率检查来处理音频上传或实时麦克风流，以标记合成的 AI 语音模式和冒充诈骗。 ### 2. 主动防御与反制引擎 * **Honey-Payload 生成器：** 创建符合 Luhn 校验的虚假信用卡号、合成凭据以及 Canary 追踪链接。 * **诈骗者数据库投毒：** 允许用户向钓鱼登录页面提交自动化的垃圾表单回复，从而降低诈骗者收集的数据质量。 ### 3. 社区威胁图谱（去中心化防御） * 自动将已确认的高风险扫描签名转换为保护隐私的 SHA-256 模式哈希。 * 在 <5ms 内为全球所有 Sentinel 用户拦截重复出现的攻击向量，且无需触发 LLM 调用。 ### 4. S.E.N.T.I.N.A.L AI 助手 (`/chat`) * 由流式系统 prompt 提供支持，将助手校准为顶级的网络安全调查员和法律隐私顾问。 * 支持丰富的 GFM markdown 渲染（格式化的代码块、高亮的内联警告、交互式链接以及结构化的分析表格）。 ### 5. 锐利的极简单体 UI * 高对比度的黑白调色板（`#08090C` 深色画布），`--radius: 0` 锐利的 90° 直角，以及粗重的建筑风格网格线。 * 粘性、可折叠的侧边栏导航，在所有视口中都隐藏了自定义滚动条。 * 完全由 GPU 加速的毛玻璃容器（`will-change: transform`）。 ## 🛠️ 技术栈 * **框架：** [TanStack Start](https://tanstack.com/start) (React 19 + Vite 6 + Server Functions) * **样式与设计系统：** [Tailwind CSS v4](https://tailwindcss.com/) + Lucide React + 自定义的极简单体实用 Token * **数据库与身份验证：** [Supabase](https://supabase.com/) / Lovable Cloud (Postgres，具备行级安全与 Google OAuth) * **AI 提供商层：** * Lovable AI Gateway (`google/gemini-3-flash-preview`) * Groq SDK (`llama-3.3-70b`, `mixtral-8x7b`) * **状态与数据获取：** TanStack Query (React Query v5) + Zod 校验 * **图表：** Recharts (自定义单色样式) ## 🚀 设置与安装 ### 前置条件 * **Node.js：** `^20.0.0` 或更高版本 * **pnpm** 或 **npm** * **Supabase 实例：** Lovable Cloud 或本地 Supabase CLI 设置 ### 本地设置 1. **克隆代码仓库：** git clone [https://github.com/your-org/sentinel.git](https://github.com/your-org/sentinel.git) cd sentinel ``` 2. **Install dependencies:** ```bash npm install # 或 pnpm install ``` 3. **配置环境变量：** 在根目录下创建一个 `.env` 文件： ``` VITE_SUPABASE_URL=[https://your-supabase-project.supabase.co](https://your-supabase-project.supabase.co) VITE_SUPABASE_ANON_KEY=your-supabase-anon-key LOVABLE_API_KEY=your-lovable-gateway-key-if-applicable ``` 4. **运行数据库迁移 / Schema 设置：** 确保在你的 Supabase 项目中初始化了 `profiles`、`scan_history` 和 `global_threat_graph` 表，并配置了适当的 RLS 策略。 5. **启动开发服务器：** ``` npm run dev # 或 pnpm dev ``` 导航至 `http://localhost:3000` 以访问 Sentinel。 ## 📄 许可证 在 MIT 许可证下分发。查看 `LICENSE` 获取更多信息。

标签：MITM代理, React, Supabase, Syscalls, Vite, 反欺诈, 威胁情报, 开发者工具, 自动化攻击, 钓鱼检测