0tsystemspublicrepos/ifritproxy
IFRITは、AIを搭載したリバースプロキシで、受信リクエストをリアルタイムで傍受し、それぞれを正当なものか悪意のあるものかに分類します。正当なトラフィックはバックエンドに転送され、悪意のあるトラフィックには、要求されたリソースを偽造データで模倣するAI生成のカスタマイズ済みハニーポットレスポンスが返され、攻撃者を欺いて時間を浪費させます。
適応型ハニーポット応答で、攻撃者をインテリジェンスソースに変える
📦 クイックスタート • ✨ 特徴 • 🔄 仕組み • 📚 ドキュメント • 🔌 API
IFRITは、インターネットとアプリケーションの間に位置し、すべてのリクエストをリアルタイムで分析するインテリジェントリバースプロキシです。正当なトラフィックはシームレスに通過します。悪意のあるトラフィックには、AIが生成したハニーポット応答が返され、攻撃者の時間を無駄にしながら、その間にインテリジェンスを収集できます。
subgraph "IFRIT Proxy Layer"
B[🛡️ IFRIT Proxy]
subgraph "AI Detection Engine"
C1[🤖 Claude Sonnet 4]
C2[🤖 Gemini 2.0 Flash]
end
subgraph "Threat Intelligence"
D1[📊 AbuseIPDB]
D2[🦠 VirusTotal]
D3[🌍 IPInfo]
end
end
subgraph Backend
E[🎯 Your Application]
end
subgraph "Attacker Receives"
F[🍯 Fake Data<br/>Honeypot Response]
end
subgraph "User Receives"
G[📦 Real Data<br/>Protected]
end
A -->|Malicious Request| B
L -->|Normal Request| B
B --> C1
B --> C2
B --> D1
B --> D2
B --> D3
B -->|Attack Detected| F
B -->|Legitimate| E
E -->|Response| G
F -.->|Wasted Time| A
G -->|Secure Access| L
style A fill:#ff6b6b,stroke:#c92a2a,stroke-width:2px,color:#fff
style L fill:#51cf66,stroke:#2f9e44,stroke-width:2px,color:#fff
style B fill:#4c6ef5,stroke:#364fc7,stroke-width:3px,color:#fff
style C1 fill:#845ef7,stroke:#5f3dc4,stroke-width:2px,color:#fff
style C2 fill:#845ef7,stroke:#5f3dc4,stroke-width:2px,color:#fff
style D1 fill:#ff922b,stroke:#e8590c,stroke-width:2px,color:#fff
style D2 fill:#ff922b,stroke:#e8590c,stroke-width:2px,color:#fff
style D3 fill:#ff922b,stroke:#e8590c,stroke-width:2px,color:#fff
style E fill:#20c997,stroke:#12b886,stroke-width:2px,color:#fff
style F fill:#fa5252,stroke:#c92a2a,stroke-width:2px,color:#fff
style G fill:#51cf66,stroke:#2f9e44,stroke-width:2px,color:#fff
</details>
**簡略化されたフロー：**
<div align="center">
<img src="https://assets.kitploit.com/production/public/readmes/9318/20428ce8d35f40faaa17f7f8c313021a74af35675f384b2db7a60034dbfdcdf2.png" alt="IFRIT 簡易フロー図" width="650">
</div>
</div>
---
## 🚀 クイックスタート
> **2分以内でセットアップ完了**
### 📦 インストール
<table>
<tr>
<td width="50%">
**macOS (Apple Silicon)**```bash
curl -L -o ifrit-v0.3.2-darwin-arm64.tar.gz \
https://github.com/0tSystemsPublicRepos/IfritProxy/releases/download/v0.3.2/ifrit-v0.3.2-darwin-arm64.tar.gz
tar -xzf ifrit-v0.3.2-darwin-arm64.tar.gz
cd ifrit-v0.3.2-darwin-arm64
./install.sh
Linux (x64)```bash
curl -LO https://github.com/0tSystemsPublicRepos/\
IfritProxy/releases/download/v0.3.2/
ifrit-v0.3.2-linux-amd64.tar.gz
tar -xzf ifrit-v0.3.2-linux-amd64.tar.gz cd ifrit-v0.3.2-linux-amd64 ./install.sh
</td>
</tr>
</table>
<div align="center">
*実際のインストールの様子 - 本当にこんなに簡単です！*
</div>
### ⚙️ 設定 (クイックセットアップ)```bash
# 1. Copy template
cp config/default.json.example config/default.json
# 2. Add your API keys
nano config/default.json # or use your favorite editor
始めるための最小構成:```json { "llm": { "provider": "claude", // 👈 Choose: "claude" or "gemini" "claude": { "api_key": "sk-ant-..." // 🔑 Get from console.anthropic.com } }, "proxy": { "listen_port": 8080, "backend_url": "http://localhost:3000" // 🎯 Your app } }
### 🎬 起動
ソースコードをビルドするか、利用可能なバイナリからインストールしてください。```bash
# Build the binary
go build -o ifrit ./cmd/ifrit
(optional: build ifrit-cli as well)
# Start IFRIT (runs in background)
./ifrit &
# 🎉 You're protected! Access dashboard:
open http://localhost:8443
これで完了です！ IFRIT があなたのアプリケーションを保護しています。
🧠 マルチAIインテリジェンスAIプロバイダーを選択するか、IFRIT に自動フォールバックを任せてください：
| ||
🎭 適応型デセプションエンジン学習するインテリジェントなハニーポット応答：
例： SQLインジェクションは偽のユーザーデータベースを取得し、パストラバーサルは偽のファイルリストを取得します。 |
🔍 脅威インテリジェンスハブ複数のソースからのリアルタイムエンリッチメント：
|
📊 完全な可視化リアルタイムインテリジェンスをすぐ手元で：
|
./ifrit-cli threat top 10 ./ifrit-cli attacker view 45.67.89.1 ./ifrit-cli attack stats --last-24h
**APIファースト設計** - あらゆるセキュリティスタックと統合。
</td>
</tr>
</table>
---
## 🔄 動作の仕組み
<div align="center">
### 4段階検出パイプライン
</div>
<details>
<summary><b>🎨 クリックしてインタラクティブな図を展開</b></summary>```mermaid
flowchart TD
Start([🌐 Incoming Request]) --> Stage0{🔓 Stage 0<br/>Whitelist Check}
Stage0 -->|✅ Whitelisted IP/Path| Allow[✅ ALLOW<br/>Pass to Backend]
Stage0 -->|❌ Not Whitelisted| Stage1{⚡ Stage 1<br/>Local Rules}
Stage1 -->|🎯 Attack Pattern Match| Honeypot[🍯 HONEYPOT<br/>Deceptive Response]
Stage1 -->|❓ Unknown Pattern| Stage2{💾 Stage 2<br/>Database Patterns}
Stage2 -->|📚 Known Attack| Honeypot
Stage2 -->|🆕 Novel Attack| Stage3{🤖 Stage 3<br/>LLM Analysis}
Stage3 -->|🚨 Attack Confirmed| Honeypot
Stage3 -->|✅ Legitimate| Allow
Honeypot --> TI[🔍 Threat Intelligence<br/>Enrichment]
TI --> Notify[📢 Notifications<br/>If Rules Match]
Notify --> Learn[📖 Learn & Store<br/>Pattern]
Allow --> Backend[🎯 Your Application]
Backend --> Response[📦 Real Response]
Learn --> LogAttack[(📊 Attack Database)]
style Start fill:#4c6ef5,stroke:#364fc7,stroke-width:3px,color:#fff
style Stage0 fill:#7950f2,stroke:#5f3dc4,stroke-width:2px,color:#fff
style Stage1 fill:#7950f2,stroke:#5f3dc4,stroke-width:2px,color:#fff
style Stage2 fill:#7950f2,stroke:#5f3dc4,stroke-width:2px,color:#fff
style Stage3 fill:#7950f2,stroke:#5f3dc4,stroke-width:2px,color:#fff
style Allow fill:#51cf66,stroke:#2f9e44,stroke-width:3px,color:#fff
style Honeypot fill:#ff6b6b,stroke:#c92a2a,stroke-width:3px,color:#fff
style TI fill:#ff922b,stroke:#e8590c,stroke-width:2px,color:#fff
style Notify fill:#fab005,stroke:#f08c00,stroke-width:2px,color:#fff
style Learn fill:#20c997,stroke:#12b886,stroke-width:2px,color:#fff
style Backend fill:#339af0,stroke:#1c7ed6,stroke-width:2px,color:#fff
style Response fill:#51cf66,stroke:#2f9e44,stroke-width:2px,color:#fff
style LogAttack fill:#868e96,stroke:#495057,stroke-width:2px,color:#fff
検出されたすべての攻撃は、バックグラウンドで並行インテリジェンス収集をトリガーします：
パフォーマンス特性：
| シナリオ | 動作 | レイテンシ | コスト |
|---|---|---|---|
| IPからの最初の攻撃 | 3つのAPIすべてを呼び出し | ~500ms | $0.003 |
| 繰り返し攻撃（< 24時間） | キャッシュヒット、API呼び出しなし | <10ms | $0.00 |
| 24時間後 | 再強化、キャッシュを更新 | ~500ms | $0.003 |
💡 結果： 90%以上のキャッシュヒット率＝APIコスト最小化＋高速ルックアップ
IFRITはすべての攻撃から学習し、運用コストを大幅に削減します：
| ⏰ 1時間目：初期学習フェーズ | 🚀 2時間目：最適化された運用 |
|---|---|
|
最初の曝露``` 📊 Traffic Analysis ├─ 100 requests received ├─ 40 unique attack types │ ├─ 🤖 AI Calls Needed │ ├─ Stage 3 LLM: 40 calls │ └─ Cost: ~$0.12 │ ├─ 🔍 Threat Intel APIs │ ├─ 40 unique IPs │ └─ Cost: ~$0.12 │ └─ 💾 Storage ├─ Learn all 40 patterns ├─ Cache threat intel (24h) └─ Generate honeypots 📈 Total Cost: $0.24 何が起きたか:
|
📊 実際のシナリオ (30日間):``` Day 1: 5,000 attacks, 200 unique → $6.00 in API costs Day 2: 5,000 attacks, 150 new → $4.50 in API costs Day 3: 5,000 attacks, 100 new → $3.00 in API costs ... Day 7: 5,000 attacks, 50 new → $1.50 in API costs Day 14: 5,000 attacks, 20 new → $0.60 in API costs Day 30: 5,000 attacks, 10 new → $0.30 in API costs
Total: 150,000 attacks handled Cost without caching: ~$450.00 Cost with IFRIT learning: ~$45.00 💰 Savings: $405.00 (90% reduction!)
---
## 🎛️ 2つの検出モード
<div align="center">
セキュリティ哲学を選択: **信頼するが検証する** vs **ゼロトラスト**
</div>
<table>
<tr>
<th width="50%">🔍 検出モード（デフォルト）</th>
<th width="50%">🛡️ 許可リストモード（厳格なゼロトラスト）</th>
</tr>
<tr>
<td valign="top">
### 哲学
> **「信頼するが、確認する」** - すべてをインテリジェントに分析
### 設定```json
{
"detection": {
"mode": "detection",
"enable_local_rules": true,
"enable_llm": true,
"whitelist_ips": [], // Optional
"whitelist_paths": [] // Optional
}
}
Incoming Request │ ├─ Whitelisted? ──▶ ✅ ALLOW │ ├─ Stage 1 Match? ──▶ 🍯 HONEYPOT │ ├─ Stage 2 Match? ──▶ 🍯 HONEYPOT │ ├─ Stage 3 LLM? ────▶ 🍯 or ✅ │ └─ Default: Analyze with AI
### 最適な用途
- ✅ 公開向けWebアプリケーション
- ✅ クライアントが不明なREST API
- ✅ Eコマースプラットフォーム
- ✅ SaaS製品
- ✅ コンテンツ配信
- ✅ マーケティングWebサイト
### 利点
- 🎯 スマートな脅威検出
- 📊 すべてのトラフィックから学習
- 🔄 新しい攻撃への適応
- 🌐 動的なユーザーに対応
- 📈 インテリジェンスデータベースを構築
### 欠点
- ⚠️ 誤検知を減らすための調整が必要
- 🤖 AIの精度に依存
- ⏱️ 初期学習期間
</td>
<td valign="top">
### 哲学
> **"デフォルトで拒否"** - 明示的な信頼のみが通過
### 設定```json
{
"detection": {
"mode": "allowlist",
"whitelist_ips": [
"192.168.1.100",
"10.0.0.0/24"
],
"whitelist_paths": [
"/health",
"/metrics"
]
}
}
Incoming Request │ ├─ Whitelisted IP? ─▶ ✅ ALLOW │ ├─ Whitelisted Path? ─▶ ✅ ALLOW │ └─ Everything Else ──▶ 🚫 BLOCK
No AI analysis needed No learning phase Instant block
### Best For
- ✅ 管理者パネル
- ✅ 内部ダッシュボード
- ✅ VPN専用サービス
- ✅ バックエンドAPI（非公開）
- ✅ データベース管理ツール
- ✅ CI/CDウェブフック
### Advantages
- 🔒 最大限のセキュリティ
- ⚡ ゼロレイテンシ（AIなし）
- 🎯 誤検知ゼロ
- 💰 APIコストゼロ
- 🛡️ 高価値ターゲットに最適
### Disadvantages
- ❌ 既知のIP/パスが必要
- 📋 手動の許可リスト管理
- 🚫 正当な未知のものをブロック
- 🔧 柔軟性が低い
</td>
</tr>
<tr>
<td colspan="2" align="center">
### 💡 **プロのヒント：** ハイブリッドアプローチ
まず**オンボーディングモード**（7日間）で正当なパターンを自動検出してから、お好みのモードに切り替えてください：
</td>
</tr>
<tr>
<td colspan="2" align="left">
<pre><code>{
"execution_mode": {
"mode": "onboarding", // Auto-learn for 7 days
"onboarding_duration_days": 7,
"onboarding_auto_whitelist": true // Auto-add to whitelist
}
}</code></pre>
</td>
</tr>
<tr>
<td colspan="2" align="center">
オンボーディング後 → 必要に応じて**検出モード**または**許可リストモード**に切り替えます
</td>
</tr>
</table>
**🎬 実行モード：**
| モード | 目的 | ブロック | 学習 | 期間 |
|------|---------|----------|----------|----------|
| **🎓 オンボーディング** | 正当なトラフィックを学習 | ❌ なし | ✅ あり | 7日間（デフォルト） |
| **🛡️ 検出** | 完全な保護 | ✅ あり | ✅ あり | 本番 |
詳細な比較とユースケースについては、[DETECTION_MODES.md](https://github.com/0tsystemspublicrepos/ifritproxy/blob/HEAD/docs/DETECTION_MODES.md) を参照してください。
---
## 📊 ダッシュボードと管理
<div align="center">
### 🎯 リアルタイムインテリジェンスダッシュボード
**`http://localhost:8443/`** にAPIトークン認証でアクセスします
</div>
**ダッシュボード概要：**
IFRITダッシュボードは、セキュリティ態勢をリアルタイムに可視化します：
- **📊 脅威レベル分布** - CRITICAL/HIGH/MEDIUM/LOW脅威の視覚的な内訳
- **🎯 高リスク攻撃者トップ** - リスクスコア、国、フラグ（Tor、VPN、ホスティング）によるリアルタイムランキング
- **⚡ 検出パイプラインのパフォーマンス** - キャッシュ効率を示すステージごとのメトリクス
- **📈 攻撃トレンド** - 24時間の攻撃タイプ別内訳（視覚的なバー表示）
- **🌍 地理的インサイト** - 攻撃元の場所とフラグ
### ⌨️ CLI管理
セキュリティインテリジェンスを完全にコマンドラインで制御します：
<table>
<tr>
<td width="50%" valign="top">
#### 🚨 攻撃インテリジェンス```bash
# View recent attacks
./ifrit-cli attack list
# Detailed analysis
./ifrit-cli attack view 42
# Statistics
./ifrit-cli attack stats
# Filter by source
./ifrit-cli attack by-ip 45.67.89.1
# Filter by target
./ifrit-cli attack by-path /api/users
# Export to JSON
./ifrit-cli attack export \
--format json \
--output attacks.json
./ifrit-cli pattern list
./ifrit-cli pattern view 15
./ifrit-cli pattern add
sql_injection
"' OR '1'='1"
./ifrit-cli pattern remove 15
./ifrit-cli pattern export
</td>
<td width="50%" valign="top">
#### 👤 攻撃者プロファイル```bash
# List all attackers
./ifrit-cli attacker list
# Profile details
./ifrit-cli attacker view 5
# Search by IP
./ifrit-cli attacker search 45.67.89.1
# Top attackers
./ifrit-cli attacker top 10
./ifrit-cli exception list
./ifrit-cli exception add
--ip 10.0.0.1
--reason "Office VPN"
./ifrit-cli exception add
--path /health
--reason "Health check"
./ifrit-cli exception remove 3
</td>
</tr>
<tr>
<td width="50%" valign="top">
#### 🔍 脅威インテリジェンス```bash
# Recent threat intel
./ifrit-cli threat list
# IP details
./ifrit-cli threat view 45.67.89.1
# Top risky IPs
./ifrit-cli threat top 10
# Statistics
./ifrit-cli threat stats
# Force re-enrich IP
./ifrit-cli threat enrich 45.67.89.1
💾 データベース操作```bashDatabase statistics./ifrit-cli db stats View schema./ifrit-cli db schema Vacuum (SQLite only)./ifrit-cli db vacuum Export database./ifrit-cli db export backup.sql APIトークンの生成: 📡 利用可能なエンドポイント🚨 攻撃インテリジェンス```bash # Get recent attacks curl -H "X-API-Token: YOUR_TOKEN" \ http://localhost:8443/api/attacksGet specific attackcurl -H "X-API-Token: YOUR_TOKEN" Filter by IPcurl -H "X-API-Token: YOUR_TOKEN" Filter by date rangecurl -H "X-API-Token: YOUR_TOKEN" Attack statisticscurl -H "X-API-Token: YOUR_TOKEN" 👤 攻撃者プロファイル```bash # List all attackers curl -H "X-API-Token: YOUR_TOKEN" \ http://localhost:8443/api/attackersGet specific attacker profilecurl -H "X-API-Token: YOUR_TOKEN" Top attackerscurl -H "X-API-Token: YOUR_TOKEN" 🧬 学習済みパターン```bash # Get all patterns curl -H "X-API-Token: YOUR_TOKEN" \ http://localhost:8443/api/patternsGet pattern by IDcurl -H "X-API-Token: YOUR_TOKEN" Add new patterncurl -X POST 応答例:```json { "ip": "45.67.89.1", "risk_score": 87, "threat_level": "HIGH", "abuseipdb": { "score": 91, "total_reports": 156, "last_reported": "2024-01-14T10:30:00Z" }, "virustotal": { "malicious": 3, "suspicious": 1 }, "ipinfo": { "country": "CN", "city": "Shanghai", "is_vpn": false, "is_proxy": false, "is_tor": false, "is_hosting": true }, "cached_at": "2024-01-15T14:23:45Z" } 💾 キャッシュ管理```bash # Get cache statistics curl -H "X-API-Token: YOUR_TOKEN" \ http://localhost:8443/api/cache/statsClear threat intel cachecurl -X POST Clear specific IP from cachecurl -X DELETE Gemini (費用対効果の高い代替):```json { "llm": { "provider": "gemini", "gemini": { "api_key": "${GOOGLE_API_KEY}", "model": "gemini-2.0-flash-exp", "max_tokens": 4096, "temperature": 0.0 } } } PostgreSQL（エンタープライズ規模）：```json { "database": { "type": "postgresql", "postgresql": { "host": "localhost", "port": 5432, "user": "ifrit_user", "password": "${POSTGRES_PASSWORD}", "database": "ifrit", "ssl_mode": "require" } } } |
ルールベースのフィルタリングを備えたマルチチャネルアラート：```json { "notifications": { "enabled": true, "providers": { "email": { "enabled": true, "smtp_host": "smtp.gmail.com", "smtp_port": 587, "smtp_username": "${SMTP_USERNAME}", "smtp_password": "${SMTP_PASSWORD}", "from_address": "[email protected]" }, "slack": { "enabled": true, "webhook_url": "${SLACK_WEBHOOK_URL}" }, "twilio": { "enabled": false, "account_sid": "${TWILIO_ACCOUNT_SID}", "auth_token": "${TWILIO_AUTH_TOKEN}", "from_number": "${TWILIO_FROM_NUMBER}", "to_number": "${TWILIO_TO_NUMBER}" } }, "rules": { "alert_on_critical": true, "alert_on_high": false, "alert_on_medium": false, "alert_on_low": false } } }
**プロのヒント:** アラート疲れを防ぐため、最初はCRITICALアラートのみを有効にしてください。
---
## 📚 ドキュメント
| ドキュメント | 説明 |
|----------|-------------|
| [START_HERE.md](https://github.com/0tsystemspublicrepos/ifritproxy/blob/HEAD/docs/START_HERE.md) | 全ドキュメントのナビゲーションガイド |
| [INSTALLATION.md](https://github.com/0tsystemspublicrepos/ifritproxy/blob/HEAD/docs/INSTALLATION.md) | 詳細なセットアップ手順 |
| [DETECTION_MODES.md](https://github.com/0tsystemspublicrepos/ifritproxy/blob/HEAD/docs/DETECTION_MODES.md) | 検知モードと許可リストの比較 |
| [THREAT_INTELLIGENCE.md](https://github.com/0tsystemspublicrepos/ifritproxy/blob/HEAD/docs/THREAT_INTELLIGENCE.md) | インテリジェンス収集ガイド |
| [NOTIFICATIONS.md](https://github.com/0tsystemspublicrepos/ifritproxy/blob/HEAD/docs/NOTIFICATIONS.md) | アラートシステムの設定 |
| [API_ENDPOINTS.md](https://github.com/0tsystemspublicrepos/ifritproxy/blob/HEAD/docs/API_ENDPOINTS.md) | REST API完全リファレンス |
| [FEATURES.md](https://github.com/0tsystemspublicrepos/ifritproxy/blob/HEAD/docs/FEATURES.md) | 全機能一覧 |
| [DECEPTIVE_PAYLOADS_MANAGEMENT.md](https://github.com/0tsystemspublicrepos/ifritproxy/blob/HEAD/docs/DECEPTIVE_PAYLOADS_MANAGEMENT.md) | ハニーポット応答システム |
| [ANONYMIZATION_TESTING.md](https://github.com/0tsystemspublicrepos/ifritproxy/blob/HEAD/docs/ANONYMIZATION_TESTING.md) | プライバシーとコンプライアンスの詳細 |
---
## 🛣️ ロードマップ
**v0.4.0 - インテリジェンス強化**
- [ ] Keycloak認証の統合
- [ ] 管理ポータルの再設計
- [ ] データベース保存型の設定
- [ ] 機械学習スコアリングの改善
- [ ] 攻撃の重複排除
**v0.5.0 - エンタープライズ機能**
- [ ] 高度なSIEM統合 (Wazuh、Splunk、ELK)
- [ ] MySQL/MariaDBのサポート
- [ ] クラスタリングとロードバランシング
- [ ] 通知スケジュールと静音時間
**v0.6.0 - 自動化**
- [ ] 応答の自動化
- [ ] エスカレーションポリシー
- [ ] 通知のバッチ処理
- [ ] 高度な脅威相関分析
---
## 🤝 コントリビューション
IFRITはApache License 2.0のもとでオープンソースです。コントリビューションを歓迎します！
**協力が必要な分野:**
- 🧠 新しいLLMプロバイダー (GPT、Llama、Mistral)
- 🔗 SIEM統合 (Wazuh、Splunk、ELK)
- 🌐 脅威インテリジェンスプロバイダー
- 📢 通知チャネル (Discord、Teams、PagerDuty)
- 🎭 新しい攻撃タイプ用のペイロードテンプレート
- 📖 ドキュメントの改善
- 🐛 バグ修正と最適化
ガイドラインについては [CONTRIBUTING.md](https://github.com/0tsystemspublicrepos/ifritproxy/blob/HEAD/CONTRIBUTING.md) を参照してください。
**商用サポート:**
エンタープライズ展開、カスタム統合、コンサルティングについて:
- メール: [[email protected]](mailto:[email protected])
- ウェブ: [0t.Systems](https://www.0t.Systems)
---
## 📊 プロジェクト統計
<div align="center">
| 指標 | 値 |
|--------|-------|
| **検知精度** | 99.2% |
| **平均応答時間** | < 15ms |
| **コスト削減** | 学習後90% |
| **対応LLM** | Claude、Gemini |
| **データベースオプション** | SQLite、PostgreSQL |
| **脅威インテルソース** | 3 (AbuseIPDB、VirusTotal、IPInfo) |
| **通知チャネル** | 4 (Email、Slack、SMS、Webhook) |
</div>
---
## 📜 ライセンス
IFRIT Proxyは [Apache License 2.0](https://github.com/0tsystemspublicrepos/ifritproxy/blob/HEAD/LICENSE) の下でライセンスされています。
**商用サポート、カスタム統合、コンサルティング:**
📧 [[email protected]](mailto:[email protected])
---
## 🙏 謝辞
使用技術:
- [Go](https://go.dev) - 高性能ランタイム
- [SQLite](https://www.sqlite.org) / [PostgreSQL](https://www.postgresql.org) - データ永続化
- [Anthropic Claude](https://www.anthropic.com) - AIセキュリティ分析
- [Google Gemini](https://deepmind.google/technologies/gemini/) - コスト効率の高いAI代替手段
- [AbuseIPDB](https://www.abuseipdb.com) - IPレピュテーションインテリジェンス
- [VirusTotal](https://www.virustotal.com) - マルウェア検知
- [IPInfo](https://ipinfo.io) - 地理位置情報とプライバシー検知
脅威インテリジェンスとパターンへの貢献に対して、**セキュリティコミュニティに特別な感謝を捧げます。**
---
<div align="center">
## 🚀 始める準備はできましたか？
**[📦 IFRITをインストール](#-quick-start)** • **[📖 ドキュメントを読む](https://github.com/0tsystemspublicrepos/ifritproxy/blob/HEAD/docs/START_HERE.md)** • **[🔌 APIリファレンス](https://github.com/0tsystemspublicrepos/ifritproxy/blob/HEAD/docs/API_ENDPOINTS.md)**
</div>
---
<div align="center">
### **🔥 を込めて [0t.Systems](https://www.0t.Systems) が制作**
*攻撃者をインテリジェンスソースに変える、ハニーポットをひとつずつ*
**[⬆ 先頭に戻る](#-ifrit-proxy)**
---
**質問は？ 問題は？ アイデアは？**
📧 メール: [[email protected]](mailto:[email protected])
🐛 バグを報告: [GitHub Issues](https://github.com/0tSystemsPublicRepos/IfritProxy/issues)
💬 ディスカッション: [GitHub Discussions](https://github.com/0tSystemsPublicRepos/IfritProxy/discussions)
---
[](https://github.com/0tSystemsPublicRepos/IfritProxy)
[](https://www.linkedin.com/company/0t-systems)
</div>