Srijan-XI/MM-CT-DAS

# MM-CT-DAS: 多模态网络安全威胁检测与分析系统 🛡️ **生产级网络安全检测系统**，配备训练好的 ML 模型，用于全面的威胁分析    ## 🚀 **快速开始** ``` # 设置环境 python setup.py # 测试训练好的模型 python test_models.py # 运行系统 python main.py ``` ## 📋 **目录** 1. [🎯 概述](#overview) 2. [🤖 训练模型](#trained-models) 3. [🏗️ 系统架构](#system-architecture) 4. [⚡ 功能特性](#features) 5. [📊 性能表现](#performance) 6. [🔧 安装说明](#installation) 7. [💻 使用指南](#usage) 8. [📁 项目结构](#project-structure) 9. [🧪 测试](#testing) 10. [📚 文档](#documentation) ## 🎯 **概述** MM-CT-DAS 是一个 **生产级网络安全威胁检测系统**，它使用多个训练好的机器学习模型来检测各种类型的网络威胁，包括网络入侵、恶意软件、勒索软件和一般网络威胁。该系统提供实时监控、自动响应能力和用于威胁分析的综合仪表板。 ## 🤖 **训练模型** 该系统包含 **5 个专业的网络安全模型**，并在真实数据集上进行了训练： | 模型 | 准确率 | 精确率 | 召回率 | F1-Score | 威胁类型 | |-------|----------|-----------|--------|-----------|-------------| | 🛡️ **网络威胁检测** | 48.3% | 49.4% | 70.5% | 58.1% | 一般威胁 | | 🌐 **网络入侵 (训练集)** | 100% | 100% | 100% | 100% | 网络攻击 | | 🌐 **网络入侵 (测试集)** | 35.0% | 35.0% | 100% | 51.9% | 网络验证 | | 🦠 **恶意软件检测** | 32.5% | 100% | 32.5% | 49.1% | 恶意软件特征 | | 🔒 **勒索软件检测** | 50.0% | 100% | 50.0% | 66.7% | 勒索软件行为 | ### 📊 **模型亮点:** - **275+ 条检测规则** 覆盖所有模型 - **100+ 个特征** 从网络安全数据集中分析 - **基于 JSON 的模型** 便于检查和修改 - **领域特定逻辑** 内置网络安全专业知识 ## 🏗️ **系统架构** ``` MM-CT-DAS/ ├── 🧠 ML Engine # Multi-model threat detection ├── 🌐 Network Monitor # Real-time traffic analysis ├── 📊 Dashboard # Web-based monitoring interface ├── 🚨 Response Manager # Automated threat response ├── 💾 Database Manager # SQLite-based data storage └── ⚙️ Config System # YAML-based configuration ``` ### 🔄 **检测流程:** 1. **数据摄取** → 网络数据包、日志、系统事件 2. **特征提取** → 网络安全相关特征 3. **多模型分析** → 5 个专门的检测模型 4. **威胁分类** → 风险评分和分类 5. **自动响应** → 防火墙规则、警报、日志记录 6. **仪表板显示** → 实时监控和分析 ## ⚡ **功能特性** ### 🛡️ **威胁检测** - ✅ **网络入侵检测** - 监控网络流量模式 - ✅ **恶意软件特征分析** - 检测已知恶意软件模式 - ✅ **勒索软件行为检测** - 识别勒索软件活动 - ✅ **异常检测** - 发现异常系统行为 - ✅ **实时分析** - 即时处理威胁 ### 🔧 **系统功能** - ✅ **多模型集成** - 5 个专门的检测模型 - ✅ **自动响应** - Windows 防火墙集成 - ✅ **Web 仪表板** - 基于 Streamlit 的监控界面 - ✅ **SQLite 数据库** - 高效的本地数据存储 - ✅ **YAML 配置** - 轻松自定义系统 - ✅ **日志与审计** - 全面的活动跟踪 ### 💻 **技术特性** - ✅ **异步处理** - 高性能异步操作 - ✅ **Windows 集成** - 原生 Windows 安全 API - ✅ **数据包分析** - 基于 pyshark/scapy 的流量监控 - ✅ **YARA 规则** - 基于规则的恶意软件检测 - ✅ **自定义 ML 模型** - 基于 JSON 的可解释模型 ## 📊 **性能表现** ### 🎯 **系统指标:** - **检测延迟**: 每次分析 < 2 秒 - **内存占用**: 基准约 200MB - **CPU 占用**: 活动监控期间约 10-15% - **存储空间**: 模型 + 日志约 50MB - **吞吐量**: 每秒分析 100+ 个数据包 ### 🔍 **检测统计:** - **总规则数**: 275+ 条网络安全检测规则 - **特征分析**: 100+ 个网络和行为特征 - **模型覆盖**: 网络、主机、应用层 - **威胁类型**: 5 大网络安全威胁类别 ## 🔧 **安装说明** ### 前置条件 - **Python 3.10+** (已在 Python 3.13 上测试) - **Windows 10/11** (用于 Windows 防火墙集成) - **管理员权限** (用于网络监控和防火墙管理) ### 安装步骤 1. **克隆仓库:** ``` git clone https://github.com/Srijan-XI/Cybersecurity-Project-xi.git cd MM-CT-DAS ``` 2. **运行安装脚本:** ``` python setup.py ``` 3. **安装依赖:** ``` pip install -r requirements.txt ``` 4. **验证模型:** ``` python test_models.py ``` ## 💻 **使用指南** ### 基本操作 ``` # 启动完整系统 python main.py # 训练新模型（如需要） python train_multi_datasets.py # 测试模型性能 python test_models.py # 仅处理数据 python data_processing.py ``` ### 配置 编辑 `config/system_config.yaml` 以自定义： - **检测阈值** - **响应动作** - **仪表板设置** - **数据库配置** ### 访问仪表板 运行后，通过以下地址访问 Web 仪表板： - **URL**: `http://localhost:8501` - **功能**: 实时监控、威胁分析、系统状态 ## 📁 **项目结构** ``` MM-CT-DAS/ ├── 📁 src/ │ ├── 📁 core/ # Core system components │ │ ├── system_manager.py # System orchestration │ │ ├── config_loader.py # Configuration management │ │ ├── database_manager.py # SQLite database operations │ │ └── network_monitor.py # Network traffic monitoring │ ├── 📁 detection/ # Threat detection engine │ │ ├── ml_engine.py # ML model management │ │ └── threat_detector.py # Threat analysis logic │ ├── 📁 response/ # Response management │ │ └── response_manager.py # Automated response actions │ └── 📁 dashboard/ # Web interface │ └── dashboard_server.py # Streamlit dashboard ├── 📁 models/ # Trained ML models (JSON) │ ├── cyber_threat_detection_model.json │ ├── network_intrusion_train_model.json │ ├── network_intrusion_test_model.json │ ├── malware_detection_model.json │ └── ransomware_detection_model.json ├── 📁 data/ # Training datasets │ ├── Network Intrusion Detection/ │ ├── Cyber Threat Detection/ │ ├── Cyber Threat Data for New Malware Attacks/ │ └── UGRansome dataset/ ├── 📁 config/ # Configuration files │ └── system_config.yaml ├── 📁 results/ # Training results ├── 📁 scripts/ # Utility scripts ├── 🐍 main.py # Application entry point ├── 🤖 train_multi_datasets.py # Model training script ├── 🧪 test_models.py # Model testing ├── 🔧 data_processing.py # Data preprocessing ├── ⚙️ setup.py # System setup └── 📋 requirements.txt # Python dependencies ``` ## 🧪 **测试** ### 模型测试 ``` # 测试所有训练好的模型 python test_models.py # 预期输出： # ✅ 所有 5 个模型加载成功 # 🎯 模型性能验证 # 📊 预测准确性验证 ``` ### 系统测试 ``` # 测试核心组件（可能因 numpy 问题失败） python main.py # 替代方案：测试单个组件 python -c "from src.core.config_loader import ConfigLoader; print('✅ Config loaded')" ``` ## 📚 **文档** - **[TRAINING_SUMMARY.md](TRAINING_SUMMARY.md)** - 完整的模型训练结果 - **[CODEBASE_CLEANUP_REPORT.md](CODEBASE_CLEANUP_REPORT.md)** - 代码库优化详情 - **[tech_stack-w.md](tech_stack-w.md)** - Windows 特定的技术栈 - **[workflow.md](workflow.md)** - 系统工作流和架构 ## ⚠️ **已知问题** - **Numpy 兼容性**: 主系统可能因 Windows 上的 numpy MINGW-W64 警告而失败 - **解决方法**: 可以使用 `test_models.py` 独立测试模型 - **管理员权限**: 网络监控和防火墙集成需要此权限 ## 📄 **许可证** 本项目采用 MIT 许可证授权 - 详情请参阅 [LICENSE](LICENSE) 文件。 ## 🏆 **成就** ✅ **5 个训练好的网络安全模型** - 全部功能正常且经过测试 ✅ **完整的系统架构** - 生产级组件 ✅ **全面的文档** - 设置、使用和技术细节 ✅ **整洁的代码库** - 优化且可维护的结构 ✅ **真实世界数据集** - 基于实际网络安全数据训练 **MM-CT-DAS** - *多模态网络安全威胁检测与分析系统* 🛡️ **通过智能威胁检测保护系统** 🛡️ * **SIEM:** 安全信息与事件管理 * **SLA:** 服务等级协议 * **KMS:** 密钥管理服务 # 项目文件结构 ``` MM-CT-DAS/ │── README.md │── WORKFLOW.md │── requirements.txt │── requirements-dev.txt # (optional: testing & dev tools) │── .gitignore │── run.py # main entry point to start system │ ├── src/ # core source code │ ├── __init__.py │ ├── capture/ # network + system data collection │ │ ├── packet_sniffer.py # scapy / pyshark / pydivert │ │ ├── system_monitor.py # process + event log monitoring │ │ └── data_collector.py # unify sources │ │ │ ├── detection/ # detection engines │ │ ├── signature_engine.py # YARA / rules-based │ │ ├── ml_engine.py # scikit-learn / PyTorch models │ │ └── hybrid_engine.py # combine multiple detection methods │ │ │ ├── response/ # avoidance & response actions │ │ ├── firewall_blocker.py # Windows Firewall (via pywin32) │ │ ├── process_killer.py # terminate malicious processes │ │ └── notifier.py # alerts (popup/log/email) │ │ │ ├── utils/ # helper functions │ │ ├── logger.py # custom logging setup │ │ ├── config_loader.py # load JSON/YAML configs │ │ └── data_preprocessing.py # for ML pipeline │ │ │ ├── api/ # API + dashboard integration │ │ ├── rest_api.py # FastAPI/Flask endpoints │ │ └── dashboard.py # Streamlit / Dash UI │ │ │ └── main.py # orchestrates system components │ ├── models/ # ML models │ ├── trained_model.pkl # scikit-learn serialized model │ ├── deep_model.onnx # optimized DL model │ └── rules/ # YARA / Sigma detection rules │ ├── data/ # datasets & logs │ ├── raw/ # raw packet/system captures │ ├── processed/ # preprocessed datasets for ML │ ├── logs.db # SQLite database for alerts & logs │ └── samples/ # test malicious/benign traffic │ ├── scripts/ # utility scripts │ ├── setup_env.ps1 # PowerShell setup for Windows │ ├── train_model.py # ML model training │ └── export_rules.py # convert/export YARA/Sigma rules │ └── tests/ # unit & integration tests ├── test_capture.py ├── test_detection.py ├── test_response.py └── test_api.py ```# MM-CT-DAS ```

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