BlackPanda999/AI-ADRS
GitHub: BlackPanda999/AI-ADRS
AI-ADRS 是一个利用机器学习进行实时网络威胁检测、分类和自动化响应的自适应入侵检测与响应系统。
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# 🤖 AI-ADRS — AI 驱动的自适应入侵检测与响应系统
## 📋 概述
AI-ADRS 是一个 AI 驱动的自适应入侵检测与响应系统，它利用机器学习来实时检测、分类和响应网络威胁。它将传统的 IDS 技术与 AI 驱动的异常检测相结合，以增强威胁覆盖范围。
## 🎯 功能
- 🧠 **AI 驱动的威胁检测** — 用于异常检测的机器学习模型
- 🔄 **自适应响应** — 针对检测到的威胁的自动化响应机制
- 📊 **实时监控** — 实时网络流量分析与告警
- 📈 **威胁分类** — 按严重程度和类型对威胁进行分类
- 🌐 **网络安全** — 监控 MITM 攻击、ARP 欺骗、端口扫描、可疑流量
- 🔔 **告警系统** — 针对安全事件的多渠道告警
## 🛠️ 技术栈
| 组件 | 技术 |
|-----------|-----------|
| 语言 | Python |
| AI/ML | TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn |
| 网络分析 | Scapy, Wireshark |
| 数据处理 | Pandas, NumPy |
| 可视化 | Matplotlib, Plotly |
## 📦 安装
```
git clone https://github.com/BlackPanda999/AI-ADRS.git
cd AI-ADRS
pip install -r requirements.txt
python main.py
```
## 🔧 配置
在 `config.yaml` 中配置检测规则和 AI 模型参数。
## 📊 检测能力
| 威胁类型 | 检测方法 | 响应 |
|-------------|-----------------|----------|
| 中间人攻击 | ARP 数据包分析 | 阻断 + 告警 |
| 端口扫描 | 流量模式分析 | 限速 + 告警 |
| DDoS | 流量异常 | 缓解 + 告警 |
| 恶意软件 C2 | 行为分析 | 隔离 + 告警 |
| 数据渗出 | 流量异常 | 阻断 + 告警 |
## 📜 许可证
该项目基于 MIT 许可证授权 — 详情请参阅 [LICENSE](LICENSE) 文件。
## 👨💻 作者
**Osama Khan** — [BlackPanda999](https://github.com/BlackPanda999)
📧 cyberkhan554433@gmail.com | 🔗 [LinkedIn](https://linkedin.com/in/osamakhan44)标签：Apex, Python, 入侵检测系统, 凭据扫描, 安全数据湖, 异常检测, 插件系统, 无后门, 机器学习, 网络安全, 逆向工具, 隐私保护