ShellSentry-AI

确定性取证 × 大模型定性 × Agent 反证复核的恶意代码审计智能体。

它不是特征库匹配器，而是一个走完「取证 → 定性 → 复核」才下结论的 Agent：确定性工具（规则 / 解码 / 行为链）先固定证据，大模型在证据之上推理定性，再经 Agent 反证复核（主动证伪、排除误报）。全程零执行、不落盘，样本代码只发往你自己指定的模型接口。

覆盖 PHP / Java·JSP / ASP·ASPX / C# / Python / JavaScript / Ruby / Shell / Go 等语言，共 128 条检测规则（含 30 条跨语言通用规则）、9 种程序化解码算法。

---

为什么是「智能体」而不是扫描器

	规则扫描器	ShellSentry-AI
产出	报出命中的规则	读码定性 —— 命中只是线索，需交叉验证、给良性反证
证据	只看关键词	先做确定性还原（非 LLM 推断）再交模型解读
不确定	照报	标注「需运行时验证 / 认不出来」，绝不编造
复核	无	Agent 反证复核：主动证伪、排除误报后才下结论

智能体的工作循环

• 工具层（不需 API Key）：规则扫描、行为链分析、程序化解码 —— 结果确定、可复现；也是 shellsentry scan 单独提供的纯静态能力（输出 JSON）。
• 推理 + 复核层（需 API Key）：大模型在证据上解读定性，Agent 再对初稿证伪、排查误报，最后与确定性结论融合。

未配置并启用大模型时，审计不会启动，会提示先在「模型设置」中完成配置。

它能做什么

能力	说明
静态规则扫描	128 条规则覆盖编码解码、动态执行、反弹 Shell、持久化、C2 外联、DOM XSS 等 9 类威胁行为，映射 12 项 CWE
反混淆还原	Base64 / Hex / ROT13 / URL / PowerShell ps_encoded / gzip / XOR 暴破 / charcode 拼接，9 种算法程序化解码；变量级混淆（$a=[0]."sys"."tem"）由模型语义补全
行为链分析	Source → Propagation → Sink 完整闭环判定，能区分「有漏洞的业务代码」与「植入的恶意代码」
家族识别	识别 Behinder / Godzilla / AntSword / 天蝎 / Cobalt Strike / Metasploit / Viper / 挖矿投递等，并区分「认不出来」——不确定时输出空而非猜测
五段式报告	攻击意图定性 · 反混淆源码 · C2 通信溯源 · 威胁行为研判 · 可执行应急响应（IOC / Snort 规则 / 主机清扫 / 安服口径）

可信边界

智能体只做静态判断，看不到运行环境与调用上下文，误报与漏报无法完全避免，重要结论请人工复核。内置盲测样本集 zz_samples/（7 个样本可复现），可自行复跑核对。

安全模型

「零执行」的确切含义：工具把待审文件当纯文本读取分析，从不运行、从不编译、从不加载、从不反序列化样本 —— 无论它是 PHP 一句话、JSP/Java 内存马（class 字节码）、ASPX、PowerShell 还是 Shell。整条链路没有任何 eval / exec / subprocess / pickle 之类的执行入口；ZIP 也在内存中解包，不落盘。样本因此只可能被「读」，不可能被「跑」。

• 样本内容只在本机内存中读取：既不执行，也不写入磁盘；历史记录只留报告与元数据，不含样本源码
• 代码内容只发往你自己指定的大模型接口，不经过任何第三方中转
• 审计界面与配置只监听 127.0.0.1，默认不对外网开放
• 配置与审计记录存放在系统用户数据目录（Windows %LOCALAPPDATA% / macOS ~/Library/Application Support / Linux $XDG_DATA_HOME），不入库

部署须知（重要）

• 访问控制 —— 界面面向单机使用，无身份认证，默认仅监听 127.0.0.1。如需对外监听或经反向代理暴露，必须自行增加访问控制（SSH 隧道 / 认证代理等），否则历史记录与模型配置可被任意访问。
• 数据出站 —— 样本内容会发送至「模型设置」中配置的 Base URL，请确保该端点可信。
• 处置提醒 —— 工具不执行样本；报告与导出的「反混淆源码」仍属恶意样本，请勿在真实环境运行。

快速开始

# Windows：双击 start-shellsentry.cmd
# Linux / macOS：
chmod +x start-shellsentry.sh && ./start-shellsentry.sh

脚本自动创建项目内独立环境、安装依赖、启动本地界面（默认 127.0.0.1:8765，端口占用时自动避让）。

首次使用需配置大模型 API：点击界面左侧栏底部的「模型设置」，填入 Base URL、API Key、模型名（支持任意 OpenAI 兼容接口），再点「测试连接」确认可用。

命令行另有纯静态扫描（只跑规则与解码，不需要 API Key，输出 JSON）：

pip install -e .
shellsentry serve                # 启动 Web 界面（完整智能体审计，需 API Key）
shellsentry scan suspicious.php  # 静态扫描单个文件，输出 JSON

若 pip install -e . 报 File "setup.py" or "setup.cfg" not found，是 pip 版本过旧——早于 21.3 的 pip 不支持从 pyproject.toml 做 editable 安装。先执行 python -m pip install -U pip 再装即可（启动脚本已自动处理这一步）。

免责声明

本工具仅用于授权范围内的安全审计与防御。误报与漏报不可避免，重要结论请人工复核。

License

Apache-2.0