BackDoorBuster/docs/design.md

项目设计文档 - 后门检测系统

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。

主要组件:

• read_file_content(file_path): 读取文件内容。
• remove_comments(code, extension): 移除代码中的注释。
• find_dangerous_functions(file_content, file_extension): 检测并标记危险函数的使用与威胁等级。
• output_results(results, output_format, output_file): 输出检测结果到指定格式和路径。

输入:

• 代码路径（文件或目录）。
• 输出文件路径和格式（通过命令行参数指定）。

输出:

• 安全分析报告，可选格式为 HTML、Markdown、TXT 或 PDF。

设计考虑:

• 动态识别文件类型并适应不同的注释规则。
• 使用正则表达式检测潜在的危险函数调用。
• 使用 ReportLab 库生成 PDF，提供丰富的文档布局。

使用示例:

python backdoor_detection.py ./src -o ./output/report.pdf

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依赖版本漏洞检测

功能描述: 这个脚本用于检测项目依赖中是否存在已知的安全漏洞。它通过读取一个包含漏洞信息的文件和项目的 requirements.txt，对比确定哪些依赖项是不安全的。

主要组件:

• load_vulnerable_packages(filename): 从给定的文件中加载包含漏洞的包信息。
• load_requirements(filename): 从项目的 requirements.txt 文件中加载依赖信息。
• output_results(filename, results, format_type): 根据指定格式输出检测结果。
• check_vulnerabilities(requirements, vulnerabilities, output_file): 核心功能，对比依赖与漏洞信息并生成报告。
• output_results(filename, results, format_type): 根据用户需求设置扫描结果输出格式。

输入:

• 依赖漏洞文件路径。
• 项目 requirements.txt 文件路径。
• 输出文件路径和格式（通过命令行参数指定）。

输出:

• 报告文件，格式可以是 HTML、Markdown、TXT 或 PDF。

设计考虑:

• 使用 argparse 处理命令行输入。
• 使用 packaging 库来处理和比较版本号。
• 使用异常处理来确保文件读写操作的安全性。

使用示例:

python requirements_detection.py vulnerabilities_data.txt requirements.txt -o ./output/report.md

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结论

这两个脚本为后门检测项目提供了两个不同的安全检查角度：一个是外部依赖的安全性，另一个是内部代码潜在的安全漏洞。通过将这两种功能结合，可以提供一个全面的安全审计工具，以保障项目的安全性。

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以上就是针对后门检测系统的项目设计文档。通过这样的设计，项目团队可以更好地了解系统的运作方式和如何使用系统进行安全检测。