vighnesh91/severitasअधिकृत सोशल-इंजीनियरिंग सिमुलेशन फ्रेमवर्क, जिसमें एक पृथक लूपबैक लैब, सिंथेटिक ऑडियंस जनरेशन, प्री-फ्लाइट प्राधिकरण जाँच, और ऑफ़लाइन HTML/Markdown/JSON/CSV रिपोर्टिंग शामिल है।
Severitas एक अधिकृत सोशल-इंजीनियरिंग जागरूकता और सिमुलेशन फ्रेमवर्क है। यह संरचनात्मक रूप से केवल पृथक प्रयोगशाला वातावरणों में सिंथेटिक पहचानों के विरुद्ध चलने तक सीमित है।
Severitas मूल्यांकन निष्पादन को तार्किक रूप से अलग करता है ताकि सुरक्षा मूल्यांकन कॉर्पोरेट अधोसंरचना या वास्तविक डेटा से समझौता न करे।
कोडबेस प्राधिकरण नीति परतों को व्यावसायिक निष्पादन लूप से अलग करता है:
severitas/
├── src/
│ └── severitas/
│ ├── core/ # Container bootstrapping, configuration, and logging
│ ├── scope/ # Target match gates (Domain, Email, Network ranges)
│ ├── authorization/ # Pre-execution pipeline validation
│ ├── infrastructure/ # Mock DNS, Mail, Web, and Tracking handlers
│ ├── scenarios/ # Phishing, OSINT, QR, Pretexting scenario plugins
│ ├── telemetry/ # Synchronous ordered event bus and analytics engine
│ └── security/ # Structural redaction filters and leak sentinels
सलाहकार उपकरणों के विपरीत, Severitas अनुपालन मेट्रिक्स की संरचनात्मक रूप से गारंटी देता है:
severitas.scope): अभियान तब विफल हो जाते हैं जब तक लक्ष्य निर्दिष्ट सिंथेटिक परीक्षण परिभाषाओं (*.local, *.test, *.invalid) से पूर्णतः मेल न खाएँ।severitas.security.guards): सबमिशन पथ फ़ील्ड नामों की गणना करता है लेकिन रिकॉर्ड संक्रमण या टेलीमेट्री कैप्चर से पहले चरों को पूर्णतः हटा देता है।इस रिपॉज़िटरी लेआउट को क्लोन करें और एक पृथक कंटेनर इंस्टेंस या स्थानीय virtualenv में अपना डेवलपमेंट लिंक संकलित करें:
# Initialize development profile
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
# Install in editable mode
pip install -e .
Severitas में लैब टेम्पलेट्स को तत्काल प्रावधान करने के लिए त्वरित टर्मिनल उपयोगिताएँ शामिल हैं:
# Launch the interactive menu wizard
severitas --menu
# Start the internal mock services bundle
severitas lab start
# Scope out target definitions for synthetic verification checks
severitas scope create --name alpha --domain training.local --email [email protected]
# Run an end-to-end sandbox execution demo to generate mock results
severitas lab demo --targets 25
एनालिटिक्स आउटपुट फ़ोल्डरों को संकलित करते समय, ऑफ़लाइन रिपोर्टिंग सिस्टम इस प्रारूप के समान इनलाइन चार्ट का उपयोग करके उपयोगकर्ता जागरूकता समूहों को मापता है:
Targets simulated ████████████████████████████████████████ 25
Messages simulated ████████████████████████████████████████ 25
Interactions ██████████████████████████ 18
Clicks / visits ████████████████████ 15
Synthetic submissions ██████████████ 9
User reports ████████ 5
यह फ्रेमवर्क पूर्णतः अधिकृत शैक्षिक सिमुलेशन, अधोसंरचना ट्रैकिंग बेंचमार्क, और प्रशिक्षण सत्यापन अभ्यासों के लिए बनाया गया है। स्पष्ट Rules of Engagement (ROE) और प्रलेखित अनुमोदन के बिना सार्वजनिक होस्ट या वास्तविक उपयोगकर्ता आबादी के विरुद्ध परीक्षण अत्यधिक निषिद्ध है। कोड MIT License की शर्तों के अंतर्गत वितरित किया गया है।