tanusharma21/AI-Driven-Multi-Source-Cyber-Threat-Detection-System-for-Real-Time-Security-Analysis

## 基于AI的多源网络威胁检测系统，用于实时安全分析 # 问题描述 本项目提出了一种智能网络安全框架，能够分析多种数字输入，包括 URL、Android APK 文件、办公文档、图像、压缩文件和实时网络流量。该系统利用人工智能 (AI) 和深度学习技术将输入分类为安全或恶意，同时识别出那些虽然安全但包含可能带来隐私或安全风险的第三方组件的实体。此外，该系统还执行实时入侵检测，以识别正在进行的网络攻击并及时生成警报。 # 目标 系统分析 URL、APK 文件、文档、图像和 ZIP 文件，以检测恶意软件、隐藏威胁和第三方风险。它利用基于 AI 的入侵检测技术监控实时网络流量，从而识别正在进行的网络攻击。深度学习模型对输入进行精准分类，同时生成式 AI (Generative AI) 提供可解释的威胁洞察和安全建议，从而减少误报并提高整体检测效率。 # 拟议方案 该系统结合了网络安全、深度学习和生成式 AI，用于检测 URL、APK、文档和网络流量中的恶意软件、异常行为及第三方风险。CNN、LSTM 和 Autoencoder 确保了检测的准确性，而生成式 AI 则提供可解释的威胁洞察和建议。对比实验表明，该系统具有高准确率、低误报率，并能有效检测实时网络攻击。此外，该方案已撰写研究论文草案。 # 技术栈 Python, TensorFlow/Keras, Scikit-learn, Generative AI, Flask/FastAPI, MongoDB/PostgreSQL, CNN, LSTM, Autoencoder, URL/APK/Network datasets

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