Ce projet réalise un audit intelligent d’un PC Linux en collectant un grand nombre d’informations système (matériel, performances, sécurité, maintenance), puis en les analysant via une IA qui ne remonte que les éléments importants.
L’objectif n’est pas de produire un rapport technique exhaustif et illisible, mais un diagnostic clair, priorisé et actionnable.
- Collecter un maximum d’informations système brutes
- Centraliser ces données dans un fichier JSON horodaté
- Utiliser une IA pour :
- détecter les anomalies
- identifier les risques de sécurité
- prioriser les problèmes (CRITIQUE / SURVEILLER / INFO)
- proposer des actions concrètes
- Conserver un historique clair des audits
- OS et version
- Uptime
- Kernel actif vs kernel installé
- Modèle
- Nombre de cœurs (physiques / logiques)
- Charge globale et par cœur
- Fréquence
- Température
- RAM utilisée / disponible
- Cache et buffers
- Swap
- Modèle
- Utilisation
- Température
- Mémoire utilisée
- Utilisation des partitions
- I/O disque
- Santé SMART (si disponible)
- Température NVMe / SSD
- Interfaces actives
- Adresses IP
- Débits RX / TX
- Ports en écoute
- Secure Boot
- TPM
- Pare-feu (ufw / nftables / iptables)
- Ports exposés
- Chiffrement disque (LUKS)
- Mises à jour APT
- Unattended upgrades
- Mises à jour firmware (fwupd)
- Logs d’erreurs système
- Comptes sudo
- Configuration SSH (si présente)
- Créer un fichier
.envà la racine du projet avec ce contenue :
SCW_SECRET_KEY=ta_cle_api
- Installer les dépendances Python :
pip install -r requirements.txt
- Lancer le script :
python3 main.py
- Résultats :
Après exécution, un dossier est créé dans reports/ avec l’horodatage français