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Sandb0x-Xtract0r — 自动化跨平台沙箱，可在隔离的虚拟机/模拟器中引爆可疑文件，捕获网络与内存工件，并生成 LLM 报告。 | Kitploit
工具/GitHubGitHub/darnellwashingtonjr94-art/sandb0x-xtract0r
动态分析 (沙盒)内存取证网络取证安全虚拟化恶意软件分析移动安全
GitHubdarnellwashingtonjr94-art/sandb0x-xtract0r

Sandb0x-Xtract0r

自动化跨平台沙箱，可在隔离的虚拟机/模拟器中引爆可疑文件，捕获网络与内存工件，并生成 LLM 报告。

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4121小时前尚未审核

SandB0x-Xtract0r 标志

SandB0x-Xtract0r

License: MIT Unit Tests & Linting Docker Build & Push Docker Pulls

一个自动化、跨平台的安全分析引擎，用于安全地引爆可疑文件、二进制文件和应用程序。
🎬 观看项目演示

💻 技术栈

核心编程语言与核心系统

Rust Python C++ C Solidity Dart

平台支持与硬件架构

Android Flutter NVIDIA Monad

底层基础设施与性能

CUDA Compute LLVM IR WebAssembly eBPF Tracing

网络安全与进攻性审计

Hardware Hacking Proxmark3 Malware Analysis

DevOps 与构建工具

Docker Docker Hub GitHub Actions Buildozer Kivy

人工智能与量子

Gemini 1.5 Claude 3.5 OpenAI API Tri-State ASI

云服务提供商

Vercel Railway

📖 这是什么？

SandB0x-Xtract0r 提供了一个统一的环境，可在 PC、移动端和云端环境中执行载荷。在载荷执行过程中，系统会捕获运行时遥测数据、网络踪迹和内存转储，然后由集成的多 LLM 机器人将其合成为结构化的威胁报告。

💡 简化说明

想象你在门廊上发现了一个神秘的包裹，但你不确定它是一个酷玩具还是一个会弄得一团糟的亮片炸弹。你没有在客厅里打开它，而是把包裹放进后院一个厚实的透明塑料箱中。你用机械臂打开它，同时摄像机精确记录着所发生的一切。如果它爆炸了，所有脏乱都被完全封在箱内，你的房子安然无恙！

SandB0x-Xtract0r 就是计算机文件的透明塑料箱。它把一个神秘文件放入一台虚假、封闭的计算机中，观察它的一举一动并做记录，然后由一个智能 AI 机器人读取这些记录，准确告诉你这个文件的危险程度。

✨ 核心功能

  • 动态引爆： 安全执行针对 Windows、Linux、Android、iOS 和云容器的恶意软件、脚本和应用程序。
  • 深度遥测提取： 监控并捕获实时系统调用（通过 eBPF）、网络流量（PCAP）、文件系统修改和 RAM 痕迹（内存转储）。
  • AI 驱动的合成： 将原始执行遥测数据送入多 LLM 网关（利用 Gemini、Claude 和 OpenAI），将复杂的十六进制和机器级行为转化为可读的、映射到 MITRE ATT&CK 的威胁情报报告。
  • 自动化编排： 使用 Celery 和 Redis 任务队列并发管理多个沙箱环境，而不会使主 API 成为瓶颈。

🛠️ 它是如何工作的？

  1. 提交： 用户通过基于 React 的前端界面或直接通过 FastAPI 端点上传可疑文件。
  2. 文件路由： 编排器检查文件的魔数（magic bytes）以自动检测目标平台（例如，将 APK 路由到 Redroid Android 模拟器，或将 ELF 文件路由到 Linux Firecracker 微虚拟机）。
  3. 执行与追踪： 载荷被注入高度隔离的沙箱中。钩子记录 API 调用、网络请求和派生的进程。
  4. 数据规范化： 当执行超时或完成后，提取器模块拉取原始数据（PCAP、内存字符串、注册表修改）并将其规范化。
  5. LLM 分析： 规范化后的遥测数据被发送到 llm_bot，它会查询配置好的 AI 模型以撰写全面的安全评估。
  6. 报告： 用户会收到一份详细的 Markdown 或 PDF 报告，其中详述了载荷的意图、横向移动和 C2（命令与控制）活动。

🎯 这解决了什么问题？

  • 平台碎片化： 安全研究人员通常需要完全不同的工具链来分析 Android APK 与 Windows 可执行文件。SandB0x-Xtract0r 将所有分析集中到同一条流水线中。
  • 信息过载： 在数千行原始系统调用和难以阅读的内存转储中翻找令人精疲力竭。多 LLM 集成承担了繁重的工作，能即时凸显最关键的威胁。
  • 基础设施管理： 每次运行都会自动启动、重置和拆除虚拟化环境（QEMU、Redroid、Corellium），确保环境干净如新并防止交叉污染。

💻 安装与设置

先决条件： Docker、Docker Compose 以及 Linux 主机（推荐用于 KVM/硬件加速）。

1. 克隆仓库

root@kitploit:~
git clone [https://github.com/darnellwashingtonjr94-art/SandB0x-Xtract0r.git](https://github.com/darnellwashingtonjr94-art/SandB0x-Xtract0r.git)
cd SandB0x-Xtract0r

___

## SandB0x-Xtract0r ##
├── [ 📄 ] .env.example
├── [ 📁 ] .github/
│   ├── [ 📁 ] ISSUE_TEMPLATE/
│   └── [ 📁 ] workflows/
├── [ 🚫 ] .gitignore
├── [ 📁 ] config/
├── [ 🐳 ] docker-compose.yml
├── [ 📚 ] docs/
├── [ 🖥️ ] frontend/
├── [ 🖼️ ] IMG_1220.png
├── [ ⚖️ ] LICENSE
├── [ 📖 ] README.md
├── [ 📦 ] requirements.txt
├── [ 🛠️ ] scripts/
├── [ 📁 ] src/
│   ├── [ 🔌 ] api/
│   ├── [ 🔍 ] extractors/
│   ├── [ 🧠 ] llm_bot/
│   ├── [ ⚙️ ] orchestrator/
│   ├── [ 📦 ] sandboxes/
│   ├── [ 🤖 ] bot.py
│   └── [ 🚀 ] main.py
├── [ 💾 ] storage/
└── [ 🧪 ] tests/
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