buter-chkalova/rvbbitsafeUna fortezza anti-ransomware multi-livello di nuova generazione per Windows, che combina hypervisor, eBPF, inganno AI e sicurezza basata su hardware.
RvbbitSafe è un prototipo di ricerca che dimostra un cambiamento di paradigma nella difesa contro il ransomware. È una fortezza attiva e multi-livello che combina virtualizzazione hardware, inganno basato su AI, recupero dati a basso livello, intelligence sulle minacce decentralizzata e un motore Neuro-Simbolico AI per rendere gli attacchi ransomware di successo economicamente e tecnicamente non sostenibili.
Questo progetto è il risultato dell'integrazione di ricerche accademiche all'avanguardia in un singolo framework pratico, progettato per essere l'incubo peggiore di un hacker e un modello per la prossima generazione di cybersicurezza.
| Fortezza | Innovazione Centrale | Implementazione Tecnica |
|---|---|---|
| 1. Fortezza Pre-Esecuzione | Isolamento dei Processi Basato su Hypervisor | Un hypervisor leggero (src/hypervisor/) intercetta la creazione dei processi e il caricamento dei driver, verificando le firme e bloccando gli attacchi BYOVD prima che il kernel del sistema operativo li esegua. |
| 2. Fortezza di Inganno in Runtime | Mesh di Inganno Dinamico Alimentato da LLM | Un modello DeBERTa locale (src/user/llm_deception_engine/) genera honeyfile convincenti. Un driver eBPF (src/kernel/rvbbit_ebpf_driver.c) reindirizza l'I/O del ransomware verso queste trappole. |
| 3. Fortezza di Resilienza Post-Breach | SSD Semantic Recovery (SrFTL) | Un driver del kernel (src/kernel/rvbbit_ssd_recovery.c) bypassa il filesystem per interrogare direttamente l'FTL dell'SSD, recuperando istantaneamente file 'cancellati' da blocchi fisici non cancellati. |
| 4. Mesh di Intelligence sulle Minacce | Blockchain-Federated Learning (BFL) | I nodi RvbbitSafe partecipano a una rete decentralizzata (src/user/blockchain_comm/) per addestrare collaborativamente un modello di rilevamento delle minacce senza condividere dati privati. |
| 5. Fortezza Anti-Manomissione | Sicurezza Applicata via Hardware (Enclave VBS) | La logica centrale viene eseguita all'interno di un'enclave VBS di Windows (src/user/service/), protetta da Intel CET/AMD Shadow Stack. È immune agli attacchi provenienti da un kernel del sistema operativo compromesso. |
| 6. Analisi Neuro-Simboliche Proattive | Difesa AI Esplicativa e Predittiva | Questa fortezza combina un rilevatore neurale di anomalie con un motore di regole simboliche (src/user/neuro_symbolic_engine/). Può rilevare minacce zero-day e spiegare il suo ragionamento, una caratteristica critica per gli analisti di sicurezza. |
Prerequisiti:
Compilazione:
Esegui scripts/build_all.bat da un Prompt dei Comandi per Sviluppatori di VS 2022.
Distribuzione:
Esegui scripts/deploy_full.ps1 come Amministratore.
⚠️ AVVERTENZA: Questo è un prototipo di ricerca alpha. Include driver del kernel e un hypervisor. Utilizzare solo su una macchina virtuale dedicata o su hardware di test.
Accogliamo con favore i test della community! Vedi TESTING.md per istruzioni su come valutare RvbbitSafe in sicurezza.
Per un approfondimento completo sull'architettura, consulta il Whitepaper Tecnico.
Questo progetto è concesso in licenza con la Licenza MIT - vedi il file LICENSE per i dettagli.
Disclaimer: Questo progetto è solo a scopo educativo e di ricerca.
