Skip to content
KitploitKITPLOIT
ИнструментыБлог
Отправить
ИнструментыБлог
Отправить

Инструменты для хакинга, пентеста и кибербезопасности — ваш арсенал защиты!

Kitploit — это каталог инструментов для хакинга, кибербезопасности и пентестинга. Находите последние обновления проектов для поиска уязвимостей, анализа систем, автоматизации тестирования и усиления вашей безопасности.

··Ленты·Контакты·Конфиденциальность·© 2026 Kitploit

Каталог инструментов

Категории

Все категории
Loading categories
AntiVE-BehaviorWatch — Встроенная нейронная сеть GRU для проверки поведения человека в реальном времени через анализ движений мыши, обнаружение систем автоматизированного анализа, песочниц и сред эмуляции в Windows. | Kitploit
Инструменты/GitHubGitHub/nirvanaon/antive-behaviorwatch
Динамический анализ (песочница)Обход IDS/IPSАнализ вредоносных программМашинное ОбучениеRed TeamingАнти-Бот
GitHubnirvanaon/antive-behaviorwatch

AntiVE-BehaviorWatch

Встроенная нейронная сеть GRU для проверки поведения человека в реальном времени через анализ движений мыши, обнаружение систем автоматизированного анализа, песочниц и сред эмуляции в Windows.

Популярное

Смотреть все →

Откройте для себя самые используемые инструменты нашего сообщества.

Изучить все инструменты

Просмотрите нашу коллекцию инструментов

Смотреть все инструменты →
Поделиться
Репозиторий
3611 месяц назадПроверено Kitploit

AntiVE-BehaviorWatch

Language Platform AI Inference Detection Status

AntiVE_BehaviorWatch

Встроенная проверка поведения человека на базе ИИ для исследований в области кибербезопасности.


Что такое AntiVE-BehaviorWatch?

AntiVE-BehaviorWatch — это исследовательский проект по кибербезопасности на платформе Windows, в котором изучается новый подход к контролю выполнения с использованием встроенного искусственного интеллекта.

Вместо традиционных методов противодействия анализу, таких как обнаружение виртуальных машин, песочниц, отладчиков или аппаратной идентификации, проект использует встроенную нейронную сеть GRU (Gated Recurrent Unit) для определения того, взаимодействует ли с системой реальный человек.

Модель анализирует поведение мыши в реальном времени, включая движение курсора, скорость, ускорение, рывок, угловую скорость, паттерны бездействия и характеристики движения, чтобы принять интеллектуальное решение во время выполнения перед тем, как разрешить выполнение защищённого пути.


AntiVE

Архитектура

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


Поведенческие признаки

Встроенная модель анализирует несколько поведенческих признаков:

  • Расстояние курсора
  • Скорость курсора
  • Ускорение
  • Рывок
  • Угол мыши
  • Движение по оси X
  • Движение по оси Y
  • Состояние бездействия
  • Длина серии бездействия

Эти признаки непрерывно собираются в течение нескольких фаз наблюдения перед выполнением вывода.


Возможности

  • Встроенная нейронная сеть GRU
  • Автономный вывод ИИ
  • Не требуется внешняя среда выполнения ИИ
  • Телеметрия поведения в реальном времени
  • Проверка взаимодействия человека
  • Многофазный анализ
  • Механизм принятия решений на основе мажоритарного голосования
  • Лёгкая реализация на C
  • Нативное приложение для Windows
  • Встроенные веса модели
  • Классификация поведения во время выполнения

Отказ от ответственности

Данный проект предназначен строго для исследований в области кибербезопасности, экспериментов с машинным обучением, образования и авторизованного тестирования на проникновение.

Он демонстрирует, как встроенный ИИ может использоваться для поведенческой верификации и принятия решений во время выполнения. Проект не предназначен для несанкционированного или вредоносного использования.


Автор

Nirvana (0xNirSec)

«Доверяй поведению, а не среде.»

Скачать инструмент