プロジェクトドキュメント: BHPAI

システムバージョン: V1.6 Enterprise Edition (システム機能の全面アップデート)
著者: Rin449 コア言語 & 技術: C++17 (MinGW-w64 / MSYS2), Python 3.9+, PyQt6, MinHook, Capstone Engine, Intel PT (Processor Trace), PyTorch, LightGBM, OpenSSL 3.x, zlib, Argon2id, Cryptography, Ed25519
マスタ参照ドキュメント: マルチフォーマットアーキテクチャの詳細、再帰解析アルゴリズム、PE & PDF 静的解析、Sandbox Stealth Ring-3 動的監視、Ransomware 鍵構造抽出、偽陽性耐性 AI モデル (False Positive Resistant)、WinRE オフライン復旧システム、Zero-Knowledge データセキュリティ。

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全体目次

1. プロジェクト概要 & マルチフォーマットアーキテクチャビジョン
   • 1.1 サイバーセキュリティの背景 & 現代のセキュリティ課題
   • 1.2 ハイブリッドマルチフォーマット設計哲学 (Multi-Format Tri-Layer Engine)
   • 1.3 V1.6 コア技術仕様表 (Technical Highlights)
2. アーキテクチャ図 & 全体データ処理フロー
3. サブシステム1の詳細: DYNAMIC WINDOWS SANDBOX & STEALTH MONITORING (RING-3)
   • 3.1 独立仮想化デスクトップ環境 & Windows Job Object 制限
   • 3.2 Restricted Token による危険な特権の剥奪
   • 3.3 Anti-Evasion & Stealth 技術 (PEB Unlinking, Memory PE Wiping, DACL Guard)
   • 3.4 MinHook Engine & RAII HookGuard による Native NT API への介入
   • 3.5 Filesystem & Registry 向け2層 Copy-On-Write (COW) 技術
   • 3.6 Kernel Event Tracing (ETW Monitor)
   • 3.7 Fake Network Engine (C2 Sinkhole & Payload Mocking)
   • 3.8 ハードウェア監視 Intel Processor Trace (Intel PT) Engine
   • 3.9 解析環境の技術的境界 & 現実的制約
4. サブシステム2の詳細: STATIC PE ANALYZER & CAPSTONE DISASSEMBLER
   • 4.1 PE構造解析、Entropy Sections & 異常検出 (Anomalies)
   • 4.2 Opcode N-Grams デコード & TF-IDF 重み付け
   • 4.3 API 呼び出し N-Grams & 制御フローグラフ (CFG)
   • 4.4 Packer 検出 & 自動展開 (UPX / WWPack Unpacker)
   • 4.5 高度な YARA ルール自動生成 (YaraGen - Rust ノイズフィルタリング) & Fuzzy Hashing
5. サブシステム3の詳細: MULTI-FORMAT ENGINE & NATIVE C++ PDF ANALYZER V2.0
   • 5.1 3段階ファイルルーター (FileRouter Engine)
   • 5.2 Native C++ PDF 解析エンジン V2.0 (Analyzers/PDF/)
   • 5.3 階層型再帰解析ツリー (AnalysisNode Architecture)
   • 5.4 コンテキストリスクスコアリングエンジン & 子支配ルール (Child Dominance Rule)
   • 5.5 Anti-DoS 防御 & 解凍爆弾対策 (Decompression Bomb Protection)
   • 5.6 証拠ベースの MITRE ATT&CK マッピング & Universal IOC Defanger
   • 5.7 出力レポート標準化 Universal Schema 2.0
6. サブシステム4の詳細: 3層 DATASET & 偽陽性対策 PDF AI PIPELINE
   • 6.1 3層 Dataset 階層構造 (dataset/pdf/)
   • 6.2 Hard Negatives による「False Positive Machine」推論ショートカットの排除
   • 6.3 分割前の多段階重複排除 (Multi-Level Deduplication)
   • 6.4 データリーク防止の独立分割 StratifiedGroupKFold
   • 6.5 57次元特徴ベクトル & 確率キャリブレーション (CalibratedClassifierCV)
   • 6.6 検証ベンチマーク結果 & 偽陽性耐性 (Audit Report)
7. サブシステム5の詳細: MACHINE LEARNING & AI ENSEMBLE (PE & GNN & SHAP)
   • 7.1 多次元特徴空間の統合 (Feature Vectorization)
   • 7.2 PyTorch API Sequence Embedder & Control Flow Graph GNN
   • 7.3 SHAP Feature Pruning による特徴最適化
   • 7.4 LightGBM Ensemble 分類モデル (Adam, Eve, Marcus) & 動的閾値
   • 7.5 AI 分類器のベンチマーク結果 & 実験的評価
8. サブシステム6の詳細: BHR ENGINE (RANSOMWARE DETECTOR & KEY RECOVERY)
   • 8.1 高エントロピー暗号化検出アルゴリズム (Shannon Entropy Rate)
   • 8.2 Burst Modification Rate 監視 & Shadow Copy 削除行動
   • 8.3 RAM & pagefile.sys からの暗号化鍵構造抽出 (20+ Standards)
   • 8.4 COW Virtual Overlay バッファからのデータ復元 (Win32/NT Scope)
   • 8.5 Crypto Timeline ログ & データ変換マップ
   • 8.6 Dual-Engine Hybrid Ransomware Memory Key Extraction の実験的検証
   • 8.7 Recovery Engine Registry & Crypto Dataflow Tracker アーキテクチャ
9. サブシステム7の詳細: BEHAVIOR CORRELATOR & BEHAVIORGRAPH ENGINE V1.6
   • 9.1 マルチソースイベント標準化 (Userland Hooks + Kernel ETW)
   • 9.2 プロセス間有向グラフ (BehaviorGraph) & 攻撃チェーン State Machine
   • 9.3 Win32 / NT Native API カバレッジ & Kernel パス標準化
   • 9.4 Native Registry 監視 & 9点 Persistence 分類器
   • 9.5 Stateful NetworkSessionTracker & TLS SNI / HTTP 抽出器
   • 9.6 構造化暗号化ログモデル Enriched CryptoOperation
   • 9.7 MITRE ATT&CK Enterprise Matrix 技術マップ
   • 9.8 7次元自動テストスイート & V1.6 ベンチマーク結果
10. サブシステム8の詳細: ZERO-KNOWLEDGE ENCRYPTED BACKUP VAULT
    • 10.1 Client-Side E2EE 暗号化モデル & KDF/HKDF 鍵導出ツリー