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MANIFEST.in

@@ -0,0 +1,2 @@
+include README.md
+include LICENSE

README.md

@@ -1,6 +1,7 @@
 # BackDoorBuster
 
 ![BackDoorBuster Banner](./banner.webp)
+
 ## 项目背景
 
 随着网络安全威胁的增加，恶意软件和后门的检测成为了保护个人和组织数据安全的重要任务。后门通常被隐藏在合法软件中，给黑客提供远程控制目标系统的能力。本项目旨在开发一个工具，能够有效识别和评估潜在的后门风险。
@@ -17,21 +18,66 @@
 - **报告生成**: 自动生成详细的检测报告，列出所有发现的敏感操作和对应的风险等级。
 - **持续更新与维护**: 随着新的后门技术和检测方法的出现，持续更新正则表达式库和评级标准。
 
+## 打包
+
+### pip
+
+#### 打包命令
+
+```bash
+pip install wheel
+python setup.py sdist bdist_wheel
+```
+
+执行上述命令后，会在 dist 目录下生成 .tar.gz 和 .whl 文件。
+
+#### 本地安装
+
+- 安装 .whl 文件：
+
+``` bash
+pip install dist/backdoor_buster-0.1.0-py3-none-any.whl
+```
+
+- 安装 .tar.gz 文件：
+
+``` bash
+pip install dist/backdoor_buster-0.1.0.tar.gz
+```
+
+#### 上传到 PyPI
+
+- 安装 twine：
+
+``` bash
+pip install twine
+```
+
+- 使用 twine 上传包到 PyPI：
+
+``` bash
+twine upload dist/*
+```
+
+需要提供 PyPI 的用户名和密码。如果没有 PyPI 账号，可以在 PyPI 注册。
+
+#### 使用 PyPI 安装
+
+包上传到 PyPI 后，可以通过以下命令安装：
+
+``` bash
+pip install backdoor_buster
+```
+
 ## 使用说明
 
-1. 安装依赖:
-
-   ```bash
-   pip install -r requirements.txt
-   ```
-
-2. 执行扫描:
+1. 执行扫描:
 
     ```bash
-    python scan.py <project_directory>
+    python -m detection <project_directory> -o <path> -m <mode>
     ```
 
-3. 查看报告:
+2. 查看报告:
 
     报告将以文本形式输出在控制台，并可选择输出到指定文件。
 

detection/__main__.py

@@ -170,7 +170,9 @@ def process_path(path: str, output_format: str, mode: str, output_file=None):
 def main():
     import argparse
 
-    parser = argparse.ArgumentParser(description="Backdoor detection tool.")
+    parser = argparse.ArgumentParser(
+        description="Backdoor detection tool.", prog="detection"
+    )
     parser.add_argument("path", help="Path to the code to analyze")
     parser.add_argument("-o", "--output", help="Output file path", default=None)
     parser.add_argument(

docs/design.md

@@ -1,9 +1,64 @@
 # 项目设计文档 - 后门检测系统
 
+## 打包
+
+### 简介
+
+本项目需要将 Python 代码打包成`pip`包和`deb`包，以便于分发和安装。以下是如何实现和使用该打包功能的详细步骤。
+
+### pip
+
+#### 打包命令
+
+```bash
+pip install wheel
+python setup.py sdist bdist_wheel
+```
+
+执行上述命令后，会在 dist 目录下生成 .tar.gz 和 .whl 文件。
+
+#### 本地安装
+
+- 安装 .whl 文件：
+
+``` bash
+pip install dist/backdoor_buster-0.1.0-py3-none-any.whl
+```
+
+- 安装 .tar.gz 文件：
+
+``` bash
+pip install dist/backdoor_buster-0.1.0.tar.gz
+```
+
+#### 上传到 PyPI
+
+- 安装 twine：
+
+``` bash
+pip install twine
+```
+
+- 使用 twine 上传包到 PyPI：
+
+``` bash
+twine upload dist/*
+```
+
+需要提供 PyPI 的用户名和密码。如果没有 PyPI 账号，可以在 PyPI 注册。
+
+#### 使用 PyPI 安装
+
+包上传到 PyPI 后，可以通过以下命令安装：
+
+``` bash
+pip install backdoor_buster
+```
+
 ## 静态代码后门检测
 
 **功能描述**:
-这个脚本用于扫描指定路径下的代码文件，检测潜在的危险函数调用，支持 `.py`, `.js`, `.cpp` 文件。
+这个脚本用于扫描指定路径下的代码文件，检测潜在的危险函数调用，支持 `.py`, `.js`, `.cpp`, `.pyc` 文件。
 
 **主要组件**:
 
@@ -67,7 +122,7 @@ python backdoor_detection.py ./src -o ./output/report.pdf
 **使用示例**:
 
 ```bash
-python requirements_detection.py ./requirements.txt -o ./output/report.md
+python -m detection.requirements_detection ./requirements.txt -o ./output/report.md
 ```
 
 ---

docs/tech_notes.md

@@ -46,7 +46,18 @@
 
 - **主要应用**：通过爬虫收集漏洞依赖信息并进行汇总，用于判断依赖是否存在漏洞版本。
 
-## 8. 代码和风险分析
+## 8. 打包
+
+本项目支持打包作为`pip`包进行发布
+
+- **主要应用**：
+  - `pip`通过`wheel`并自行撰写`setup.py`以及`MANIFEST.in`，将项目打包发布
+
+## 9. 反汇编
+
+项目通过`uncompyle6`库提供的反汇编模块可以实现对python字节码进行反汇编之后扫描危险代码
+
+## 10. 代码和风险分析
 
 项目中实现了基本的静态代码分析功能，用于识别和报告潜在的安全风险函数调用，如 `system`、`exec` 等。
 

docs/usage.md

@@ -2,31 +2,68 @@
 
 本文档提供了后门检测系统的使用方法，包括依赖版本漏洞检测和静态代码后门检测两部分。这将帮助用户正确执行安全检测，并理解输出结果。
 
-## 安装需求
-
-在开始使用本系统之前，请确保您的环境中安装了以下依赖：
-
-- Python 3.6 或更高版本
-- `packaging` 库：用于版本控制和比较
-- `reportlab` 库：用于生成 PDF 报告
-
-您可以通过以下命令安装必要的 Python 库：
-
-```bash
-pip install packaging reportlab
-```
-
 ## 下载和配置
 
 - 克隆或下载后门检测系统到您的本地环境。
 - 确保脚本文件 (`requirements_detection.py` 和 `backdoor_detection.py`) 在您的工作目录中。
 
+## 打包
+
+### pip
+
+#### 打包命令
+
+```bash
+pip install wheel
+python setup.py sdist bdist_wheel
+```
+
+执行上述命令后，会在 dist 目录下生成 .tar.gz 和 .whl 文件。
+
+#### 本地安装
+
+- 安装 .whl 文件：
+
+``` bash
+pip install dist/backdoor_buster-0.1.0-py3-none-any.whl
+```
+
+- 安装 .tar.gz 文件：
+
+``` bash
+pip install dist/backdoor_buster-0.1.0.tar.gz
+```
+
+#### 上传到 PyPI
+
+- 安装 twine：
+
+``` bash
+pip install twine
+```
+
+- 使用 twine 上传包到 PyPI：
+
+``` bash
+twine upload dist/*
+```
+
+需要提供 PyPI 的用户名和密码。如果没有 PyPI 账号，可以在 PyPI 注册。
+
+#### 使用 PyPI 安装
+
+包上传到 PyPI 后，可以通过以下命令安装：
+
+``` bash
+pip install backdoor_buster
+```
+
 ## 运行依赖版本漏洞检测脚本
 
 **命令格式**：
 
 ```bash
-python requirements_detection.py <requirements_file> -o <output_file> 
+python -m detection.requirements_detection <requirements_file> -o <output_file> 
 ```
 
 **参数说明**：
@@ -37,7 +74,7 @@ python requirements_detection.py <requirements_file> -o <output_file>
 **示例**：
 
 ```bash
-python requirements_detection.py requirements.txt -o output/report.md
+python -m detection.requirements_detection requirements.txt -o output/report.md
 ```
 
 ## 运行静态代码后门检测脚本
@@ -45,7 +82,7 @@ python requirements_detection.py requirements.txt -o output/report.md
 **命令格式**：
 
 ```bash
-python backdoor_detection.py <code_path> -o <output_file> -m <mode>
+python -m detection <code_path> -o <output_file> -m <mode>
 ```
 
 **参数说明**：
@@ -57,7 +94,7 @@ python backdoor_detection.py <code_path> -o <output_file> -m <mode>
 **示例**：
 
 ```bash
-python backdoor_detection.py ./src -o output/report.pdf -m regex
+python -m detection ./src -o output/report.pdf -m regex
 ```
 
 ## 结果解读

requirements.txt

@@ -3,3 +3,4 @@ requests
 packaging
 openai
 bs4
+uncompyle6

setup.py

@@ -0,0 +1,43 @@
+# pip install wheel
+# python setup.py sdist bdist_wheel
+
+from setuptools import setup, find_packages
+
+
+def read_file(filename: str) -> str:
+    """Read a file and return its content as a string.
+
+    Args:
+        filename (str): The name of the file to read.
+
+    Returns:
+        str: The content of the file.
+    """
+    with open(filename, encoding="utf-8") as f:
+        return f.read()
+
+
+setup(
+    name="backdoor_buster",
+    version="0.1.0",
+    author="ciscn",
+    description="A tool for integrated backdoor detection",
+    long_description=read_file("README.md"),
+    long_description_content_type="text/markdown",
+    url="https://git.mamahaha.work/sangge/BackDoorBuster",
+    packages=find_packages(),
+    classifiers=[
+        "Programming Language :: Python :: 3",
+        "License :: OSI Approved :: MIT License",
+        "Operating System :: OS Independent",
+    ],
+    python_requires=">=3.6",
+    install_requires=[
+        "reportlab",
+        "requests",
+        "packaging",
+        "openai",
+        "bs4",
+        "uncompyle6",
+    ],
+)

tests/test_backdoor_detection.py

@@ -1,7 +1,7 @@
 import unittest
 import warnings
 
-from detection.backdoor_detection import find_dangerous_functions
+from detection.__main__ import find_dangerous_functions
 from detection.GPTdetection import detectGPT
 import os
 
@@ -83,5 +83,6 @@ class TestBackdoorDetection(unittest.TestCase):
         self.assertEqual(len(results["medium"]), 0)
         self.assertEqual(len(results["low"]), 0)
 
+
 if __name__ == "__main__":
     unittest.main()