scambuster

स्वचालित स्कैमबेटिंग हनीपॉट और थ्रेट इंटेलिजेंस प्लेटफ़ॉर्म

अधिकांश सुरक्षा कार्यक्रम ब्लॉक करके भूल जाते हैं: मेल चला जाता है, हमलावर का इंफ्रास्ट्रक्चर और धन-मार्ग अनदेखे रह जाते हैं। ScamBuster इसके बजाय संलग्न होता है, केवल इनबाउंड और नीति के अधीन, और इस आदान-प्रदान को IOC, अभिनेता प्रोफ़ाइल और टैग किए गए रणनीतियों में बदल देता है (क्यों)।

ScamBuster को Black Hat USA 2026 में Human Factor ट्रैक में प्रस्तुत किया गया था।

इसे आज़माएँ

होस्टेड डेमो -- demo.scambuster.ai, लॉगिन [email protected] / Un1que$trongPassword2024।

स्थानीय डेमो -- make demo-up, फिर http://localhost:3002: कोई API कुंजी नहीं, कोई खाता नहीं, कोई मेलबॉक्स नहीं (गाइड)।

यह कैसे काम करता है

एजेंट	भूमिका
ScamClassifier	स्कैम को वर्गीकृत करता है (13 प्रकार), भाषा का पता लगाता है
IocExtractor	संदर्भ के साथ 36 प्रकार के IOC निकालता है
Generator	पर्सोना-संचालित उत्तर लिखता है
Validator	सुरक्षा और गुणवत्ता गेट (PolicyGuard + LLM)
ConversationDirector	थ्रेड पढ़ता है, प्रत्येक टर्न को दिशा देता है
Orchestrator	पाइपलाइन चलाता है, लागत और ट्रेस ट्रैक करता है
InjectionDetector	दो-स्तरीय प्रॉम्प्ट इंजेक्शन विश्लेषण
TtpExtractor	स्कैमर की रणनीतियों को टैग करता है, बंद टैक्सोनॉमी

पर्सोना का चयन अनुकूली है: epsilon-greedy के साथ UCB1 सीखता है कि कौन सा पर्सोना प्रत्येक स्कैम प्रकार के लिए सबसे अधिक उपज देता है।

डिज़ाइन से बहुभाषी: डिटेक्शन नियमों और पर्सोना प्रॉम्प्ट में जानबूझकर गैर-अंग्रेज़ी सामग्री होती है, ताकि यह स्कैमरों को उनकी अपनी भाषा में उत्तर दे सके (विवरण)।

यह क्या उत्पन्न करता है

• STIX 2.1 बंडल प्रति वार्तालाप -- संकेतक, थ्रेट-एक्टर, sightings, observed-data, attack-patterns, संबंध
• TAXII 2.1 सर्वर डेल्टा सिंक के साथ
• MISP Event JSON निर्यात
• SIEM निर्यात CEF, ECS या JSON में, फ़ाइल या syslog

मानक, प्रति-विक्रेता कनेक्टर नहीं। OpenCTI के विरुद्ध एंड-टू-एंड सत्यापित (क्या कहाँ पहुँचता है); अन्य तीन समान मानकों का पालन करते हैं, लाइव परीक्षण नहीं किया गया।

प्रत्येक वार्तालाप एक थ्रेट-एक्टर उत्पन्न करता है:

{
  "type": "threat-actor",
  "name": "ScamBuster Actor - INVESTMENT #02114290",
  "sophistication": "minimal",
  "goals": ["financial-theft"],
  "primary_motivation": "personal-gain",
  "threat_actor_types": ["criminal"],
  "description": "Criminal actor operating investment scam."
}

Actors में ATT&CK मैपिंग, हर IOC के लिए indicates संबंध, और एक मनोवैज्ञानिक प्रोफ़ाइल होती है (profiling, TTPs, API)।

त्वरित शुरुआत

git clone https://github.com/laugiov/scambuster.git
cd scambuster
cp .env.dist .env    # edit it first, see below
make quickstart      # build, start, migrate, seed, JWT keys, n8n

वास्तविक उपयोग से पहले .env में इन 4 को भरें:

वेरिएबल	क्या करें
LLM_API_KEY	OpenAI कुंजी (या LLM_PROVIDER=mock, कोई कुंजी नहीं)
HONEYPOT_IMAP_USER	हनीपॉट मेलबॉक्स (IMAP, घोटाले प्राप्त करता है)
HONEYPOT_IMAP_PASSWORD	ऐप पासवर्ड, खाते का पासवर्ड नहीं
MAILER_DSN	उत्तरों के लिए SMTP, @ को %40 के रूप में लिखा जाता है

प्लेसहोल्डर के रूप में छोड़े जाने पर, यह डेमो मोड में बूट होता है और ऐसा बताता है। क्विकस्टार्ट · डेमो · AI इंस्टॉल · प्रोडक्शन · आर्किटेक्चर · रोडमैप · सभी दस्तावेज़।

सीमाएँ

• केवल ईमेल, केवल इनबाउंड। कोई SMS, चैट या वॉइस नहीं; यह कभी पहले संपर्क नहीं करता।
• यह कोई नियंत्रण नहीं है। यह कुछ भी ब्लॉक या फ़िल्टर नहीं करता; यह मेल सुरक्षा का विकल्प नहीं है।
• एक सत्यापित एक्सपोर्ट पथ। OpenCTI; TAXII, MISP और SIEM का लाइव परीक्षण नहीं किया गया है।
• TTP मॉड्यूल के लिए कोई प्रकाशित मीट्रिक नहीं -- यह मूल्यांकन अवधि के बाद का है; सटीकता ऑपरेटर द्वारा संचालित ऑडिट की प्रतीक्षा में है।
• केवल-पढ़ने की समीक्षा। TTP कतार केवल ट्रायाज है; अभियान श्रेय मैन्युअल रहता है।
• आउटपुट मॉडल पर निर्भर करता है। Mock उत्तर सिंथेटिक हैं; पर्सोना और नियम सीड डेटा हैं जिन्हें आप ट्यून करते हैं; डेमो डेटा सीडेड है, लाइव आउटपुट नहीं।
• एक होस्ट, आपका जोखिम। एक मशीन पर Docker Compose, कोई HA नहीं; स्थानीय वैधता स्थापित करना आपकी ज़िम्मेदारी है।

सुरक्षा और नैतिकता

ScamBuster एक रक्षात्मक अनुसंधान उपकरण है, आक्रामक हथियार नहीं।

• केवल इनबाउंड: केवल तब संलग्न होता है जब घोटालेबाज़ संपर्क करता है
• कोई अनधिकृत पहुँच नहीं: हमलावर सिस्टम तक कभी पहुँच नहीं
• सामग्री फ़िल्टरिंग: PolicyGuard खतरों, अवैध सामग्री, वास्तविक PII को ब्लॉक करता है
• दर सीमित करना: बातचीत, संदेशों और LLM कॉल पर कठोर सीमाएँ
• किल स्विच: वर्कफ़्लो, API, डेटाबेस या इंफ्रास्ट्रक्चर स्तर पर रोकें
• GDPR: डेटा न्यूनीकरण, प्रतिधारण नीतियाँ, विश्राम में एन्क्रिप्शन

जिम्मेदार उपयोग ऑपरेटर की ज़िम्मेदारी है। पुष्टि करें कि आपका डिप्लॉयमेंट जहाँ आप संचालन करते हैं वहाँ वैध है, इसे केवल इनबाउंड रखें, और इसका उपयोग कभी संपर्क शुरू करने, व्यक्तियों को लक्षित करने, परेशान करने या डॉक्स करने के लिए न करें। डिप्लॉय करने से पहले अस्वीकरण और जिम्मेदार उपयोग पढ़ें।

अधिक: सुरक्षा और गार्डरेल, SECURITY.md।

लाइसेंस

कोड MIT; दस्तावेज़ और डेटासेट CC BY-NC-SA 4.0।

योगदान

देखें CONTRIBUTING.md, चर्चाएँ और इश्यूज़।

संपर्क

Laurent Giovannoni -- scambuster.ai · LinkedIn · SECURITY.md।