Atomdrift Scan

Atomdrift Scan 是一款基于机器学习的现代恶意软件扫描器，专为检测针对软件供应链的 0-day 攻击而设计。

它被设计为确定性、快速且灵活，可嵌入到您能想到的任何工作流或安全工具中，并能够针对文件、归档、URL、PURL 或进程进行操作。

截至 2026 年 9 月，Atomdrift Scan 的 0-day 检测率达到 98%，领先任何其他扫描器（无论是商业还是开源）34% 以上。

Atomdrift 如何取得如此出色的结果？首先，它覆盖的范围比任何其他扫描器都更广：

• 支持 100 多种文件格式：从 C 源代码到 ELF 再到 PDF
• 125,000 多条检测规则，覆盖从 AIX 到 iOS 再到 Windows 的各个平台上的恶意软件
• 15,000,000 多个已知良性/恶意软件哈希
• 使用 tree-sitter 进行集成 AST 分析
• 通过 rizin 实现自动化二进制逆向工程

最重要的是，规则通过针对新样本、博客和技术文章的强化学习不断刷新，每天更新约 1000 条规则。

安装

如果您使用的是 UNIX 风格的主机（macOS、Linux、BSD、Solaris、illumos、Android）：

curl -fsSL https://install.atomdrift.org/scan.sh | sh

如果您使用的是 Windows：

irm https://install.atomdrift.org/scan.ps1 | iex

或者，如果您已安装 Rust 并且只想从源代码构建：

make install

如果需要更深入的二进制分析，您还应安装 7-Zip、rizin、upx 和 innoextract。

在 Windows 上，使用 winget：

winget install --exact --id 7zip.7zip
winget install --exact --id Rizin.Rizin
winget install --exact --id UPX.UPX
winget install --exact --id dscharrer.innoextract

在类 Unix 系统上，请安装上游 7-Zip（brew install sevenzip、apt install 7zip）而不是 p7zip——它的 7z 无法读取 APFS，因此 .dmg 内容将无法被扫描。

用法

# Scan a file, directory, or archive recusively:
atomscan ./project
atomscan release.tgz

# Fetch a package from its registry and scan it.
atomscan purl npm/[email protected]

# Fetch and scan a URL.
atomscan url https://example.com/download

# EXPERIMENTAL: Scan running process executables, or triage the wider host
atomscan ps
atomscan sys

# JSON output for programmatic access
atomscan -f json ./project

退出码使 CI 集成变得非常简单：

• 0：所有样本均为良性
• 1：检测到恶意样本
• 2：检测到可疑样本
• 3：分析错误
• 4：规则集不完整——扫描运行时使用的规则少于特征集所定义的规则，因此任何非恶意的结果都不能证明什么。请重新运行。

工作原理

1. stng 提取内容，即使内容经过混淆
2. cleave 解包容器并提取能力
3. 报告被转换为标准化的特征向量，并在各文件类型之间保持标准化。
4. azoth LightGBM 模型集成对样本进行评分。

网络与隐私

atomscan 绝不会发送遥测数据。但它会出于 2 个原因访问互联网：

• 规则更新：每 24 小时一次，可使用 --no-update 或 SCAN_NO_UPDATE_CHECK=1 禁用
• 跟踪发现的引用：用于检测良性包是否依赖或下载了被入侵的载荷。设置 --follow=none 可仅分析所请求的制品。

调整误报水平

与其他恶意软件扫描器不同，Atomdrift 允许您使用 -l 标志以可接受的误报水平来调整灵敏度：

• -l0：严格，将置信度截止点设置为未观察到误报的水平。
• -l25：默认发布点：每 1 亿个文件中 25 个误报。
• -l1000：宽松，大约每 100,000 个文件中 1 个误报。

注意：对于我们没有 1 亿个样本的文件格式，观察到的误报率可能高达所请求水平的 5-6 倍。结果因人而异。

对于希望直接微观管理概率阈值的用户，可以使用原始的 --threshold-hostile 和 --threshold-suspicious 覆盖选项，但这些数值不保证稳定，且这些标志不能与 -l 组合使用。

可选的本地 LLM（解释）

为了获得额外的解释，用户可以通过 --llm 标志提供对 LLM 的访问。该标志有两个用途：

• 提供对结果的大语言模型文本解释
• 根据与 ML 模型的一致/不一致来引导边缘情况（p 至 33%）

默认情况下，atomscan 将解释后的证据（而非原始文件）发送到 http://localhost:8000/v1——以便与 Ollama 或 vLLM 等本地服务一起使用；但也可以设置为使用 Claude、ChatGPT 或 DeepSeek 等远程服务。

没有硬编码的模型：除非您传入 --llm-model，否则 atomscan 会询问端点它提供哪些模型，并使用其列出的最大模型。我们建议提供 Qwen/Qwen3.8-27B。

如果端点需要 bearer token，请将其放入 ~/.tok/llm（权限模式 0600），atomscan 会自动发送；--llm-key 和 SCAN_LLM_KEY 会覆盖该文件。

--llm 还接受一个逗号分隔的故障转移链，按顺序尝试——--llm 'https://llm.isotope13.ai/v1,openrouter' 会在您自己的端点上评分，仅当它无法回答时才使用计费的端点。

atomscan --llm ./project
atomscan --llm http://model-host:8000/v1 --llm-model my-model ./project
atomscan --llm openrouter --llm-model qwen/qwen3.8-27b ./project

--llm openrouter 与 https://openrouter.ai/api/v1 通信。密钥来自 --llm-key、SCAN_LLM_KEY 或 ~/.tok/openrouter（第一个非空行）。如果省略，--llm-model 默认为 openrouter/auto（OpenRouter 自己的自动路由器）——目录中的其余部分不会被自动选择。

Linux 的 make deploy 接受相同的名称：LLM=openrouter（或 LLM_URL=openrouter），以及 LLM_MODEL=qwen/qwen3.8-27b，仅用于固定模型而不是 openrouter/auto。该单元无法读取操作员主目录（ProtectHome=true），因此部署脚本会将 ~/.tok/openrouter 复制到服务状态目录中。

覆盖范围

该扫描器可识别 100 多种文件和容器类型。代表性 覆盖范围包括：

规则集包含针对 Linux、macOS、Windows、 Android、iOS、BSD 系列、AIX、Solaris、QNX、z/OS、ESXi、OpenWrt、VxWorks、 RouterOS、FortiOS、PAN-OS、IOS-XE、Junos、NetScaler 和 Ivanti 设备的平台特定行为。

默认构建矩阵覆盖 Linux、macOS、FreeBSD、OpenBSD、NetBSD、illumos、Solaris 和 Windows，跨多种 CPU 架构。测试深度 因目标而异；请参阅构建工作流了解 当前矩阵。

文档

• 集成指南 — CLI、服务器、worker、退出码 和部署选择
• JSON 报告模式 — 机器可读的输出字段
• 服务器 API — 长时间运行的 HTTP 服务
• Workers — 使用 hopper 进行分布式扫描
• 依赖行为 — 获取的依赖图和 来源

相关项目

• cleave — 能力提取 和静态分析
• azoth — 模型权重、 阈值和特征规范
• hopper — 分布式工作队列
• Atomdrift Lab — 免费样本分析

许可证

Atomdrift Scan 在 Apache License 2.0 下提供。

欢迎所有贡献！