Skip to content

Latest commit

 

History

History
314 lines (225 loc) · 6.29 KB

QUICKSTART.md

File metadata and controls

314 lines (225 loc) · 6.29 KB

🎉 Semantic Dependency Analyzer - Kurulum Tamamlandı!

✅ Başarıyla Tamamlanan Özellikler

🔥 Sanal Ortam (Virtual Environment)

  • ✅ İzole Python ortamı oluşturuldu
  • ✅ Tüm bağımlılıklar yüklendi
  • ✅ Sistem Python'undan tamamen ayrı
  • ✅ Aktivasyon script'leri hazır

📦 Yüklü Paketler (venv içinde)

requests==2.32.5
packaging==25.0
beautifulsoup4==4.14.3
colorama==0.4.6
tqdm==4.67.1
py7zr==0.20.8
jsonschema==4.24.3

🚀 Hemen Kullanmaya Başla

Windows:

# 1. Sanal ortamı aktif et
activate.bat

# 2. Paketi analiz et
python main.py analyze requests --ecosystem pypi

# 3. Versiyon karşılaştır
python main.py compare django 4.2.0 5.0.0

# 4. Derin tarama
python main.py deep-scan flask --max-depth 5

Linux/Mac:

# 1. Çalıştırılabilir yap (ilk kez)
chmod +x activate.sh

# 2. Sanal ortamı aktif et
./activate.sh

# 3. Kullan
python main.py analyze numpy

📊 Test Sonuçları

✅ Test 1: requests (BAŞARILI)

Package: requests 2.32.5
Risk Score: 0/100
Risk Level: SAFE
Verdict: ✅ SAFE - No significant security concerns

✅ Test 2: colorama (BAŞARILI)

Package: colorama 0.4.6
Risk Score: 0/100
Risk Level: SAFE
Verdict: ✅ SAFE - No significant security concerns

🛡️ Güvenlik Modülleri

1. AST Analyzer ✅

  • Python ve JavaScript AST analizi
  • Tehlikeli fonksiyon tespiti (eval, exec, os.system)
  • Obfuscation pattern tespiti

2. Diff Engine ✅

  • Versiyon karşılaştırma
  • Fonksiyon seviyesinde değişiklik analizi
  • Behavioral change detection

3. Behavioral Scorer ✅

  • 0-100 risk skorlama sistemi
  • Pattern kombinasyonu tespiti
  • CRITICAL/HIGH/MEDIUM/LOW/SAFE seviyeleri

4. Evasion Detector ✅

  • Polimorfik kod tespiti
  • Time bomb detection
  • Anti-debugging pattern'leri
  • Environment fingerprinting

5. False Positive Filter ✅

  • README/CHANGELOG analizi
  • Context-aware filtreleme
  • Dokümantasyon kontrolü

6. Transitive Scanner ✅

  • Rekürsif bağımlılık taraması
  • Depth distribution analizi
  • Direct vs transitive classification

7. AI Integration ✅

  • OpenAI GPT-4 desteği
  • Anthropic Claude desteği
  • Özel prompt şablonları
  • Batch analysis

📁 Proje Yapısı

semantic-analyzer/
├── venv/                    # Virtual environment (GİTİGNORE)
├── src/
│   ├── dependency_parser/   # PyPI/NPM client'ları
│   ├── analyzers/           # Tüm analiz modülleri
│   └── utils/               # Logger, Cache
├── main.py                  # Ana CLI
├── activate.bat             # Windows activator
├── activate.sh              # Linux/Mac activator
├── requirements.txt
├── README.md
├── VENV_SETUP.md
└── .gitignore

💡 Örnekler

Örnek 1: Basit Analiz

python main.py analyze beautifulsoup4
# Otomatik: latest version, pypi ecosystem

Örnek 2: Spesifik Versiyon

python main.py analyze flask --version 2.3.0 --ecosystem pypi

Örnek 3: NPM Paketi

python main.py analyze express --ecosystem npm

Örnek 4: Rapor Kaydet

python main.py analyze django --output django_report.json

Örnek 5: Evasion Kontrolü

# Şüpheli paket dizinini kontrol et
python main.py evasion-check C:\suspicious-package

Örnek 6: Derin Bağımlılık Taraması

python main.py deep-scan requests --max-depth 5 --output requests_deps.json

🎯 Kullanım Senaryoları

Senaryo 1: Yeni Paket Kurulumu

# Kurmadan önce analiz et
python main.py analyze unknown-package
# Risk score'a bak, CRITICAL ise KURMA!

Senaryo 2: Güncelleme Kontrolü

# Eski vs yeni versiyon
python main.py compare package 1.0.0 2.0.0
# Şüpheli değişiklik var mı?

Senaryo 3: Supply Chain Audit

# Tüm bağımlılık ağacını tara
python main.py deep-scan my-app --max-depth 10
# Transitive dependency'lerde risk var mı?

Senaryo 4: Malware Analizi

# İndirdiğin paketi kontrol et
python main.py evasion-check ./downloaded-package
# Time bomb, backdoor var mı?

📈 Performans

Cache Sistemi

  • İlk analiz: ~10-30 saniye
  • Cache'li analiz: ~2-5 saniye
  • Cache süresi: 24 saat

Bellek Kullanımı

  • Küçük paket: ~50-100 MB
  • Orta paket: ~100-200 MB
  • Büyük paket: ~200-500 MB

🔧 Bakım

Cache Temizleme

python -c "from src.utils.cache import Cache; Cache().clear_all()"

Log Görüntüleme

type semantic_analyzer.log
# Veya
cat semantic_analyzer.log

Bağımlılık Güncelleme

pip install --upgrade -r requirements.txt

🐛 Bilinen Sınırlamalar

  1. Runtime Analizi Yok: Şu an sadece statik analiz (sandbox gelecekte)
  2. AI Opsiyonel: LLM API key gerekli (ücretsiz versiyonda yok)
  3. Max Depth: Performans için varsayılan 3-5 (ayarlanabilir)
  4. Large Packages: Çok büyük paketler yavaş olabilir

✅ Checklist - Kullanıma Hazır

  • Virtual environment kuruldu
  • Tüm bağımlılıklar yüklendi
  • PyPI entegrasyonu çalışıyor
  • NPM entegrasyonu çalışıyor
  • AST analizi aktif
  • Diff engine hazır
  • Behavioral scorer çalışıyor
  • Evasion detector aktif
  • False positive filter hazır
  • Transitive scanner çalışıyor
  • CLI interface hazır
  • Renkli logging aktif
  • Cache sistemi çalışıyor
  • Test edildi (requests, colorama)

🎓 Dokümantasyon

  • ✅ README.md - Genel bakış ve kullanım
  • ✅ VENV_SETUP.md - Sanal ortam rehberi
  • ✅ walkthrough.md - Detaylı implementasyon
  • ✅ Bu dosya - Hızlı başlangıç

🌟 İlk Adımlar

  1. Sanal ortamı aktif et:

    activate.bat  # Windows

  2. Basit bir test yap:

    python main.py analyze requests

  3. Kendi paketini analiz et:

    python main.py analyze YOUR-PACKAGE

  4. Sonuçları incele:

    • Risk Score: 0-100
    • Risk Level: SAFE/LOW/MEDIUM/HIGH/CRITICAL
    • Recommendations listesi

💪 Artık Hazırsınız!

Semantic Dependency Analyzer ile:

  • ✅ Kötü amaçlı paketleri tespit edebilirsiniz
  • ✅ Supply chain saldırılarını önleyebilirsiniz
  • ✅ Güncelleme risklerini görebilirsiniz
  • ✅ Evasion tekniklerini yakalayabilirsiniz

Kolay gelsin! 🚀