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87owo/PYAS

结合 YARA 规则、PE 机器学习、签名校验与内核驱动的 Windows 终端安全应用。

可替代:Microsoft DefenderKaspersky Internet Security

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3天前

这是什么?

PYAS Security 是一款面向 Windows 的终端安全应用,把多种检测与防护手段集成在同一个桌面程序中。本地扫描基于 YARA 规则、PE 特征提取与 ONNX 模型推理,并支持 Authenticode 数字签名校验。云端分析为可选功能,需要单独配置。

实时防护方面,程序在用户态监控进程、文件、进程内存、TCP 连接和系统设置,并包含一个用 C++ 编写的原生минifilter 驱动,可按可配置规则限制文件、进程、线程、注册表、内存、镜像加载以及启动和磁盘相关操作。项目还提供基于 Blockly 的可视化规则编辑器,用于编写驱动防护策略。

此外,程序提供隔离区、允许与阻止列表、启动项管理、系统修复、清理以及 MBR 备份与检查等工具。项目包含模型训练脚本和规则文件,适合用于研究恶意软件检测与 Windows 内核机制。驱动和修复类功能需要管理员权限,建议先在测试环境中验证。

核心功能

  • 01使用 YARA 规则和通过 ONNX Runtime 运行的本地 PE 机器学习模型扫描文件。
  • 02借助 Windows 信任 API 校验 Authenticode 数字签名。
  • 03监控新进程、文件变化、进程内存和 TCP 连接。
  • 04包含可配置防护规则的 C++ minifilter 驱动。
  • 05提供隔离区、允许/阻止列表、启动项管理和系统修复工具。

适用场景

  • 借助 YARA 规则和基于 PE 特征的模型学习恶意软件检测。
  • 在测试虚拟机中试验 Windows minifilter 驱动和内核级防护规则。
  • 在本地先扫描可疑文件,再决定是否提交云端分析。

快速上手

  1. 1

    克隆代码仓库

    git clone https://github.com/87owo/PYAS.git
  2. 2

    进入项目目录

    cd PYAS
  3. 3

    创建并激活虚拟环境

    .\.venv\Scripts\Activate.ps1
  4. 4

    安装依赖并运行程序(完整功能需以管理员身份运行)

    pip install pystray pefile requests pywebview Pillow yara-python numpy onnxruntime && python PYAS.py

使用前须知

  • 仅支持 Windows 10 或 11,完整防护需要管理员权限。
  • 内核驱动功能需要 WDK 构建环境,生产环境使用需要正确签名。
  • 公开仓库不包含云端服务的服务器实现。
  • 项目被描述为源码可用,许可证不明确(NOASSERTION),使用前需审查第三方组件许可。

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常见问题

PYAS 是什么?
结合 YARA 规则、PE 机器学习、签名校验与内核驱动的 Windows 终端安全应用。 PYAS Security 是一款面向 Windows 的终端安全应用,把多种检测与防护手段集成在同一个桌面程序中。本地扫描基于 YARA 规则、PE 特征提取与 ONNX 模型推理,并支持 Authenticode 数字签名校验。云端分析为可选功能,需要单独配置。
PYAS 可以免费使用吗?用的什么许可证?
PYAS 以 Other 许可证开源。用于商业产品前,请先确认许可证条款。
PYAS 还在维护吗?
活跃维护中。PYAS 最近一次提交是在 2026年10月17日。
PYAS 适合用来做什么?
借助 YARA 规则和基于 PE 特征的模型学习恶意软件检测。 在测试虚拟机中试验 Windows minifilter 驱动和内核级防护规则。 在本地先扫描可疑文件,再决定是否提交云端分析。
PYAS 怎么安装和运行?
克隆代码仓库: git clone https://github.com/87owo/PYAS.git 进入项目目录: cd PYAS 创建并激活虚拟环境: .\.venv\Scripts\Activate.ps1 安装依赖并运行程序(完整功能需以管理员身份运行): pip install pystray pefile requests pywebview Pillow yara-python numpy onnxruntime && python PYAS.py
在哪里获取 PYAS?
源代码和安装说明在 GitHub 上:https://github.com/87owo/PYAS

概要由 AI 根据项目 README 生成;GitHub 数据每日更新。

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