giselleevita/SIGMA-E

# SIGMA-E (原型) [](https://github.com/giselleevita/SIGMA-E/actions/workflows/ci.yml) 欧洲灰区多域分析信号集成 本仓库包含一个黑客马拉松级别的原型，专注于**升级引擎 + 可解释性**： - 摄取异构多域事件 - 标准化并在时间窗口内将其评分为 **Escalation Pressure Score (EPS)** - 将 EPS 映射到稳定的升级状态 - 输出**可解释的追踪记录**（主要贡献因素、相关性、不确定性惩罚） 有关安全/伦理范围和预期用途，请参阅 [`SECURITY.md`](./SECURITY.md)。 ## 快速开始（本地） ### 1) 启动 Postgres ``` docker compose -f infra/docker-compose.yml up -d ``` ### 2) 配置环境 ``` cat > .env <<'EOF' DATABASE_URL=postgresql+psycopg://sigma:sigma@localhost:5432/sigmae API_KEY=sigmae-admin READ_ONLY_API_KEY=sigmae-readonly EOF set -a . .env set +a ``` ### 3) 运行后端 ``` python -m venv .venv source .venv/bin/activate pip install -r backend/requirements.txt uvicorn backend.app.main:app --reload --env-file .env ``` ### 4) 加载演示战役并运行评估 ``` python simulator/load_campaign.py \ --api http://localhost:8000 \ --campaign simulator/campaigns/baltic_campaign.json \ --api-key "$API_KEY" curl -X POST "http://localhost:8000/assessments/run" \ -H "Content-Type: application/json" \ -H "X-API-Key: $API_KEY" \ -d '{"scenario_id":"baltic","bucket_size_minutes":360,"lookback_hours":72}' ``` 然后打开 `http://localhost:8000/docs` 并检查 `GET /assessments` 和 `GET /assessments/{id}`（包含追踪记录）。 ## 极简时间线 UI 加载事件并运行评估后，打开 `http://localhost:8000/ui`。如果启用了身份验证，请在 Operator Access 面板中输入 API key（例如 `sigmae-admin`）。 UI 包含： - 验证快照（基于场景标签的准确率/精确率/召回率）。 - 证据库（按证据引用/哈希分组，支持原始事件下钻）。 - 工作流任务（从剧本生成，带审批流程）。 - 集成（STIX bundle + AIS CSV 摄取）。 ## 集成（STIX + AIS） 使用 `simulator/integrations` 中的示例源来填充额外的信号： ``` python simulator/ingest_stix_bundle.py \ --api http://localhost:8000 \ --bundle simulator/integrations/stix_sample.json \ --api-key "$API_KEY" python simulator/ingest_ais_csv.py \ --api http://localhost:8000 \ --csv simulator/integrations/ais_sample.csv \ --api-key "$API_KEY" ``` ## 一键演示 运行预设的升级演示（加载更丰富的战役并使用固定时间戳运行评估）： ``` ./scripts/demo.sh ```

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