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AntiVE-BehaviorWatch — Rete neurale GRU incorporata per la verifica in tempo reale del comportamento umano tramite analisi del movimento del mouse, rilevando sistemi di analisi automatizzata, sandbox e ambienti di emulazione su Windows. | Kitploit
Strumenti/GitHubGitHub/nirvanaon/antive-behaviorwatch
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GitHubnirvanaon/antive-behaviorwatch

AntiVE-BehaviorWatch

Rete neurale GRU incorporata per la verifica in tempo reale del comportamento umano tramite analisi del movimento del mouse, rilevando sistemi di analisi automatizzata, sandbox e ambienti di emulazione su Windows.

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3611 mese faRevisionato da Kitploit

AntiVE-BehaviorWatch

Language Platform AI Inference Detection Status

AntiVE_BehaviorWatch

Verifica del comportamento umano basata su AI integrata per la ricerca in cybersecurity.


Cos'è AntiVE-BehaviorWatch?

AntiVE-BehaviorWatch è un progetto di ricerca sulla cybersecurity basato su Windows che esplora un nuovo approccio al controllo dell'esecuzione utilizzando intelligenza artificiale integrata.

Invece di fare affidamento sulle tradizionali tecniche anti-analisi come il rilevamento di macchine virtuali, sandbox, controlli del debugger o fingerprinting hardware, il progetto utilizza una rete neurale GRU (Gated Recurrent Unit) integrata per determinare se un essere umano reale sta interagendo con il sistema.

Il modello analizza il comportamento del mouse in tempo reale — inclusi movimento del cursore, velocità, accelerazione, jerk, velocità angolare, schemi di inattività e caratteristiche di movimento — per prendere una decisione intelligente in fase di esecuzione prima di consentire la prosecuzione del percorso di esecuzione protetto.


AntiVE

Architettura

root@kitploit:~
Mouse Movement
       │
       ▼
Feature Extraction
       │
       ▼
Embedded GRU Neural Network
       │
       ▼
Behavior Classification
       │
 ┌─────┴────────┐
 │              │
 ▼              ▼
Human      Idle / Artificial
Verified      Behavior
 │              │
 ▼              ▼
Continue     Abort
Execution


Caratteristiche Comportamentali

Il modello integrato analizza molteplici caratteristiche comportamentali:

  • Distanza del Cursore
  • Velocità del Cursore
  • Accelerazione
  • Jerk
  • Angolo del Mouse
  • Movimento sull'asse X
  • Movimento sull'asse Y
  • Stato di Inattività
  • Lunghezza della Sequenza di Inattività

Queste caratteristiche vengono raccolte continuamente in più fasi di osservazione prima dell'inferenza.


Funzionalità

  • Rete neurale GRU integrata
  • Inferenza AI offline
  • Nessun runtime AI esterno richiesto
  • Telemetria comportamentale in tempo reale
  • Verifica dell'interazione umana
  • Analisi multifase
  • Motore decisionale a maggioranza
  • Implementazione C leggera
  • Applicazione nativa Windows
  • Pesi del modello integrati
  • Classificazione del comportamento in fase di esecuzione

Disclaimer

Questo progetto è destinato esclusivamente alla ricerca sulla cybersecurity, alla sperimentazione di machine learning, all'istruzione e ai test di sicurezza autorizzati.

Dimostra come l'AI integrata possa essere utilizzata per la verifica comportamentale e il processo decisionale in fase di esecuzione. Non è destinato a un uso non autorizzato o malevolo.


Autore

Nirvana (0xNirSec)

"Fidati del comportamento, non dell'ambiente."

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