GhostMonitor.Core 3.0.1

以下是之前我们最终定稿的 README.md 内容，可以直接复制保存。

# 👻 GhostMonitor

> **红蓝对抗战术仪表盘** — 集硬件监控、虚拟机靶场检测、AI辅助分析与攻击链生成于一体。

[![Version](https://img.shields.io/badge/version-1.0.0-blue.svg)](https://github.com/hr666666562/GhostMonitor)
[![.NET](https://img.shields.io/badge/.NET-9.0-purple.svg)](https://dotnet.microsoft.com/)
[![License](https://img.shields.io/badge/license-MIT-green.svg)](LICENSE)

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## 📢 坦诚的开发者笔记

> **坦诚说明：** 本项目由一名应届毕业生（非专业 C# 开发者）利用 AI 辅助编程完成。  
> 在自学网络安全的过程中，偶然发现了“红蓝对抗中缺乏直观硬件状态反馈”的痛点，于是突发灵感，从一个简单的硬件监控工具起步，逐步迭代为今天你所看到的完整战术仪表盘。  
> 在开发过程中，**约 60%-70% 的代码生成和问题排查由 AI（如 DeepSeek）辅助完成**，但项目的核心设计理念、功能定位、产品方向均由开发者主导。  
> 如果你在代码中看到不够优雅的写法、冗长的结构，那正是学习过程中的真实痕迹。如果你愿意，它也可能是开发者走向职业生涯下一站的一块敲门砖。  
> 这份坦诚，既是向所有使用者致敬，也是向自己这段旅程的致敬。

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## ✨ 核心特性

- **📊 全透明悬浮窗**：实时显示CPU/GPU温度、内存/磁盘占用、网络速率，支持自适应背景色。
- **🎯 虚拟机靶场监控**：自动发现VMware/Hyper-V中的虚拟机，展示vCPU、vRAM、vDisk负载。
- **🧠 AI 双引擎分析**：支持 **Ollama** 或 **LM Studio** 作为本地AI分析引擎，自动分析攻击效果。
- **⚔️ 攻击链自动生成**：根据监控数据生成攻击脚本，内置 **TactiLang** 中文战术语言，支持条件、循环、变量。
- **📦 模型管理**：双引擎模型列表、下载、删除、备份、恢复，支持 Ollama 与 LM Studio 独立路径。
- **🔴 预警系统**：硬件阈值报警、闪烁提醒、托盘气泡通知、静默模式。
- **🚫 窗口屏蔽**：根据URL关键词或应用程序路径自动隐藏悬浮窗，保护隐私。
- **📍 位置锚点**：保存常用位置，快捷键一键跳转。
- **📁 数据录制与报告**：一键录制靶场数据(CSV)，导出AI分析报告(HTML/PDF/DOCX/PPTX)。

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## 🆕 2.0.0 更新（2026-05-16）

- 新增 AI 流式分析，支持双引擎实时 token 输出
- 命令安全白名单 + 进程超时
- 配置化靶场 IP、攻击日志路径
- HTML 报告防 XSS 注入
- 所有 AI 方法去硬编码，支持动态模型获取

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## 🚀 快速开始

### 1. 下载与运行

前往 [Releases](https://github.com/hr666666562/GhostMonitor/releases) 页面下载最新版 `OmniMonitorWPF.exe`，双击即可运行（无需安装 .NET 运行时，已自包含）。

### 2. 前置软件要求

| 软件                                                               | 用途               | 备注                            |
| ------------------------------------------------------------------ | ------------------ | ------------------------------- |
| [HWiNFO](https://www.hwinfo.com/)                                  | 硬件传感器数据采集 | **必需**，请开启“共享内存支持”  |
| [Ollama](https://ollama.com/) 或 [LM Studio](https://lmstudio.ai/) | 本地AI推理引擎     | 可选，使用AI分析/模型管理时需要 |

### 3. 使用步骤

1. 启动 **HWiNFO**（确保开启 Shared Memory Support）。
2. 启动 **Ollama** 或 **LM Studio**（如需AI功能）。
3. 运行 `OmniMonitorWPF.exe`，悬浮窗将显示在桌面。
4. 按下 **F5** 开始录制靶场数据，再次按下 **F5** 停止并触发AI分析。
5. 右键系统托盘图标打开 **控制面板**，可配置监控项、屏蔽规则、模型管理等。
6. 在控制面板 → **AI模型** → **工具** → **战术脚本** 中，可使用 **TactiLang** 编写并执行攻击脚本。

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## 🔥 TactiLang —— 你的中文战术语言

GhostMonitor 内置了一门 **图灵完备** 的中文脚本语言 `TactiLang`，让AI生成的攻击链真正可执行。

任务 "信息收集" { 设置 目标IP = "192.168.1.1" 执行 "nmap -sV {目标IP}" 如果 端口开放 "80" 那么 { 执行 "dirb http://{目标IP}:80" } 重复 3 次 { 执行 "curl -I http://{目标IP}" } }

✅ 支持变量、条件、循环、命令替换，AI 可直接生成并运行。

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## 🛠️ 技术栈

- 框架：.NET 9.0 (WPF + Windows Forms)
- 语言：C# 12
- 数据采集：HWiNFO 共享内存 + WMI
- AI引擎：Ollama API / LM Studio API (OpenAI兼容)
- 报告导出：HTML / PDF (QuestPDF) / Word (DocX) / PPTX (OpenXml)
- 自研脚本引擎：TactiLang 解析器 + 运行时

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## 💻 运行环境与已测试配置

由于个人开发资源有限，目前仅在下述环境中进行过完整测试。若你的环境与此不同，可能需要自行调整或参考社区反馈。

### 操作系统
| 系统 | 版本 | 状态 |
|------|------|------|
| Windows 11 | 25H2 (64位) | ✅ 已测试 |
| Windows 10 | 22H2 (64位) | ✅ 已测试 |
| Windows Server | 2022 / 2025 | ⚠️ 未测试 |
| Linux / macOS | - | ❌ 不支持（.NET WPF 仅限 Windows） |

### 已测试硬件配置
| 组件 | 型号 | 备注 |
|------|------|------|
| CPU | Intel Core Ultra 7 155H | 16核，集成 Arc 核显 + NPU |
| 独显 | NVIDIA GeForce RTX 5060 Laptop GPU (8GB) | 支持 CUDA |
| 内存 | 32 GB DDR5 5600MHz | 双通道 |
| 磁盘 | NVMe SSD (1TB + 1TB) | 读写速度满足模型加载 |
| 网络 | Intel Wi-Fi 6E AX211 | 千兆有线 + 无线 |

### 最低系统要求
| 模式 | CPU | 内存 | 显卡 | 硬盘 | OS |
|------|-----|------|------|------|----|
| **仅监控** | 双核 | 4 GB | 集成显卡 | 50 MB | Win10 64位 |
| **AI 分析** | 四核 | 16 GB | 4 GB 显存 | 15 GB | Win10 64位 |
| **AI 分析（推荐）** | 八核 | 32 GB | 8 GB 显存 | 50 GB SSD | Win11 64位 |

⚠️ 以上配置基于开发者个人测试环境，其他环境未经验证，请自行测试兼容性。

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## 🔧 已知不足与坦诚反思

| 类别 | 说明 | 临时方案 |
|------|------|----------|
| **Ollama 模型恢复** | 离线备份的文件恢复后，仍需调用 `ollama pull` 完成最终注册（依赖网络）。 | 恢复时程序会自动提示手动命令；或保持网络畅通。 |
| **首次模型列表加载** | 第一次加载在线模型列表时，需从远程镜像获取数据，可能较慢。 | 点击刷新按钮重新加载。 |
| **TactiLang 语法** | 当前仅支持有限的内置条件（端口开放、文件存在），更多条件需自行扩展。 | 在 `TactiLangEngine.cs` 中可自定义添加。 |
| **LM Studio 模型管理** | LM Studio 不支持通过 API 删除或下载模型，需手动在其图形界面操作。 | 在 GhostMonitor 中仅能查看已安装模型。 |
| **硬件依赖** | 必须安装 HWiNFO 并开启“共享内存支持”，否则悬浮窗无数据。 | 启动前确认 HWiNFO 运行状态。 |
| **报告导出** | PDF/DOCX/PPTX 目前实际生成为 HTML，非原生格式。 | 后续计划完善原生导出。 |
| **代码结构** | 部分文件较臃肿，存在进一步重构空间。 | 核心功能已验证稳定。 |

我们欢迎社区贡献，帮助我们改进这些局限性 🙏

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## 🔭 未来规划

- 引入 MITRE ATT&CK 知识库，实现基于威胁情报的动态攻击链推荐
- 增强 TactiLang 与环境数据的实时联动（如 CPU 温度、内存占用条件判断）
- 完善 PDF/DOCX/PPTX 原生导出
- 实现录制文件自动清理、设置导入/导出等功能
- 长期目标：让 AI 根据靶场实时数据自主决策并生成完整攻击链

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## 🙏 鸣谢

本项目离不开以下开源软件的支持：
- [HWiNFO](https://www.hwinfo.com/) — 硬件传感器数据采集引擎
- [Ollama](https://ollama.com/) — 本地AI推理引擎 (默认)
- [LM Studio](https://lmstudio.ai/) — 本地AI推理引擎 (辅助)
- [QuestPDF](https://www.questpdf.com/) — PDF报告生成库
- [DocX](https://github.com/xceedsoftware/DocX) — Word文档生成库
- [Open XML SDK](https://github.com/dotnet/Open-XML-SDK) — PPTX文档生成库
- [dev-sidecar](https://github.com/docmirror/dev-sidecar) — 开发者网络加速
- [Steam++ (Watt Toolkit)](https://github.com/BeyondDimension/SteamTools) — 开源网络工具
- [UniGetUI](https://github.com/marticliment/UniGetUI) — Windows包管理器图形界面
- **AI 辅助工具** — 感谢 DeepSeek 等在开发过程中提供的代码生成和问题排查帮助

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## ⚠️ 免责声明

本工具**仅供授权的网络安全测试、教育及研究使用**。请勿将其用于任何非法用途。使用者需自行承担因使用本工具而产生的一切法律责任。

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## 📬 联系与反馈

- GitHub: [hr666666562](https://github.com/hr666666562)
- 邮箱: nxqwerhr@outlook.com
- QQ群: 1093397093