DOCUMENTATION DU PROJET : BHPAI

Version du système : V1.6 Enterprise Edition (Mise à jour complète des fonctionnalités du système)
Auteur : Rin449 Langages & Technologies clés : C++17 (MinGW-w64 / MSYS2), Python 3.9+, PyQt6, MinHook, Capstone Engine, Intel PT (Processor Trace), PyTorch, LightGBM, OpenSSL 3.x, zlib, Argon2id, Cryptography, Ed25519
Document de référence Master : Détails de l'architecture multi-format (Multi-Format), algorithmes d'analyse récursive, analyse statique PE & PDF, surveillance dynamique Sandbox Stealth Ring-3, extraction de structures de clés Ransomware, modèle IA résistant aux faux positifs (False Positive Resistant), système de secours hors ligne WinRE et sécurité des données Zero-Knowledge.

Language / Ngôn ngữ: 🇻🇳 Tiếng Việt | 🇬🇧 English

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TABLE DES MATIÈRES GÉNÉRALE

1. APERÇU DU PROJET & VISION DE L'ARCHITECTURE MULTI-FORMAT
   • 1.1 Contexte de la cybersécurité & Défis de sécurité modernes
   • 1.2 Philosophie de conception Hybrid Multi-Format (Multi-Format Tri-Layer Engine)
   • 1.3 Tableau des spécifications techniques clés V1.6 (Technical Highlights)
2. SCHÉMA D'ARCHITECTURE & FLUX DE TRAITEMENT GLOBAL DES DONNÉES
3. DÉTAILS SOUS-SYSTÈME 1 : DYNAMIC WINDOWS SANDBOX & STEALTH MONITORING (RING-3)
   • 3.1 Environnement Desktop virtualisé isolé & Limitation Windows Job Object
   • 3.2 Suppression des privilèges dangereux via Restricted Token
   • 3.3 Techniques Anti-Evasion & Stealth (PEB Unlinking, Memory PE Wiping, DACL Guard)
   • 3.4 Interception des Native NT API via MinHook Engine & RAII HookGuard
   • 3.5 Technologie Copy-On-Write (COW) 2 couches pour Filesystem & Registry
   • 3.6 Kernel Event Tracing (ETW Monitor)
   • 3.7 Fake Network Engine (C2 Sinkhole & Payload Mocking)
   • 3.8 Surveillance Matérielle Intel Processor Trace (Intel PT) Engine
   • 3.9 Limites Techniques & Contraintes Réelles de l'Environnement d'Analyse
4. DÉTAILS SOUS-SYSTÈME 2 : STATIC PE ANALYZER & CAPSTONE DISASSEMBLER
   • 4.1 Analyse de la structure PE, Entropy Sections & Détection d'Anomalies (Anomalies)
   • 4.2 Décodage Opcode N-Grams & Pondération TF-IDF
   • 4.3 Chaînes d'appels API N-Grams & Graphe de flux de contrôle (CFG)
   • 4.4 Détecteur & Décompression Automatique de Packer (UPX / WWPack Unpacker)
   • 4.5 Génération automatique de règles YARA avancées (YaraGen - Filtrage de Bruit Rust) & Fuzzy Hashing
5. DÉTAILS SOUS-SYSTÈME 3 : MULTI-FORMAT ENGINE & NATIVE C++ PDF ANALYZER V2.0
   • 5.1 Routeur de fichiers en 3 phases (FileRouter Engine)
   • 5.2 Moteur d'Analyse PDF Native C++ V2.0 (Analyzers/PDF/)
   • 5.3 Arbre d'Analyse Récursive Hiérarchique (Architecture AnalysisNode)
   • 5.4 Moteur de Notation du Risque Contextuel & Règle de Dominance Enfant (Child Dominance Rule)
   • 5.5 Défense Anti-DoS & Protection contre les Bombes de Décompression (Decompression Bomb Protection)
   • 5.6 Mappage MITRE ATT&CK Basé sur les Preuves & Universal IOC Defanger
   • 5.7 Normalisation des Rapports de Sortie Universal Schema 2.0
6. DÉTAILS SOUS-SYSTÈME 4 : DATASET 3 COUCHES & PIPELINE IA PDF ANTI-FAUX POSITIFS
   • 6.1 Structure de Dataset Hiérarchique 3 Couches (dataset/pdf/)
   • 6.2 Élimination du Raccourci de Raisonnement "False Positive Machine" via Hard Negatives
   • 6.3 Déduplication Multi-Niveaux avant Séparation (Multi-Level Deduplication)
   • 6.4 Séparation d'Ensembles Indépendants Anti-Fuite de Données StratifiedGroupKFold
   • 6.5 Vecteur de 57 Caractéristiques & Calibration de Probabilité (CalibratedClassifierCV)
   • 6.6 Résultats de Benchmark de Vérification & Capacité de Résistance aux Faux Positifs (Audit Report)
7. DÉTAILS SOUS-SYSTÈME 5 : MACHINE LEARNING & AI ENSEMBLE (PE & GNN & SHAP)
   • 7.1 Unification de l'Espace de Caractéristiques Multidimensionnel (Feature Vectorization)
   • 7.2 PyTorch API Sequence Embedder & Control Flow Graph GNN
   • 7.3 Optimisation des caractéristiques par SHAP Feature Pruning
   • 7.4 Modèle de Classification LightGBM Ensemble (Adam, Eve, Marcus) & Seuils dynamiques
   • 7.5 Résultats de Benchmark & Évaluation Expérimentale du Classificateur IA
8. DÉTAILS SOUS-SYSTÈME 6 : BHR ENGINE (RANSOMWARE DETECTOR & KEY RECOVERY)
   • 8.1 Algorithme de détection de chiffrement à haute entropie (Shannon Entropy Rate)
   • 8.2 Surveillance du Burst Modification Rate & Comportement de suppression Shadow Copy
   • 8.3 Extraction de structures de clés de chiffrement (20+ Standards) depuis la RAM & pagefile.sys
   • 8.4 Récupération de données depuis la zone tampon COW Virtual Overlay (Win32/NT Scope)
   • 8.5 Journal Crypto Timeline & Carte de transformation des données