arapgechina24-lgtm/NSSPIP
GitHub: arapgechina24-lgtm/NSSPIP
面向国家安全和执法机构的AI驱动情报融合平台，通过整合计算机视觉、预测分析和开源情报，实现从被动响应到主动威胁预防的转变。
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# 🛡️ NSSPIP – 国家安全与智能警务情报平台
[](https://github.com/arapgechina24-lgtm/NSSPIP)
[](https://github.com/arapgechina24-lgtm/NSSPIP/actions/workflows/ci.yml)
[](LICENSE)
**AI 驱动的国家安全与智能警务情报平台**
[技术白皮书](./docs/TECHNICAL_WHITEPAPER.md) • [系统架构](./docs/SYSTEM_ARCHITECTURE.md) • [文档](#-features) • [快速入门](#-getting-started)
## 🏛️ 执行摘要
**AI 驱动的国家安全与智能警务情报平台 (NSSPIP)** 是一个主权情报和事件管理平台，旨在帮助安全机构从被动响应转向**主动威胁预防**。
NSSPIP 融合了：
- 实时事件报告
- 智能监控和计算机视觉信号
- 地理空间犯罪模式
- OSINT 和舆情指标
形成供指挥官、分析师和调度人员使用的**单一作战视图**，并由取证级审计跟踪和可解释 AI (Explainable AI) 提供支持。
## 🎬 演示
在本地运行作为指挥中心仪表板的完整演示：
```
# Clone 仓库
git clone https://github.com/arapgechina24-lgtm/NSSPIP.git
cd NSSPIP
# 安装 dashboard 依赖
npm install
# （可选）Set up Python AI 引擎
python3 -m venv venv && source venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
pip install -r requirements-local.txt
# 运行 development server
npm run dev
```
访问 `http://localhost:3000` 打开 NSSPIP 指挥中心。
访问 `http://localhost:3000/usalama` 打开 USALAMA APP 公民报告门户。
有关云部署 和数据库配置，请参阅 `DEPLOY_GUIDE.md` 和 `DEPLOY_VARS.md`。
## 🚀 功能特性
### 🎯 指挥中心
- **实时威胁地图**：用于高风险区域的热力图和事件叠加层。
- **多面板情报视图**：事件、风险分析、监控和 OSINT 源。
- **作战过滤器**：按县、事件类型、严重程度和时间窗口进行筛选。
### 🔍 预测性风险引擎
- **区域风险评分 (0–100)**：源自历史犯罪几何形态和上下文指标。
- **可解释因素**：一天中的时间、事件密度、关键基础设施邻近度和情绪。
- 路线图中支持**场景模拟**（例如，模拟骚乱进展）。
### 🎥 智能监控（计算机视觉）
- 用于 CCTV 源上 **YOLOv8 风格**目标检测的集成点。
- 检测**遗留物体、武器和异常人群行为**。
- 用于将检测结果自动呈现在指挥中心的钩子。
### 🧠 可解释 AI (XAI) 理由
- 每个实质性 AI 决策都会展示**促成因素、置信度和背景**，从而降低“黑盒”风险。
- 旨在支持**法庭采信**的理由和内部审查。
### 🔐 取证级审计跟踪
- 用于事件时间线和关键工件的 **SHA-256 哈希**。
- 将事件、分析师操作和模型输出绑定在一起的**取证 ID**。
- 防篡改、端到端**证据保管链**的基础。
## 📊 合规与审计
NSSPIP 在设计之初就考虑了**法律合规性和可审计性**：
- 符合 **肯尼亚数据保护法 (2019)** 关于处理敏感、关联个人数据的要求。
- 支持适用于**内部事务、司法监督和外部监管机构**的审计跟踪。
- 文档位于：
- `docs/DATA_STRATEGY.md`
- `docs/TECHNICAL_WHITEPAPER.md`
- `docs/USER_MANUAL.md`
## 🛠️ 技术栈
| 类别 | 技术 |
|----------|----------------------------------------------------|
| 框架 | Next.js 16 (App Router) |
| 语言 | TypeScript 5, React 19 |
| 样式 | Tailwind CSS 4, Shadcn UI |
| AI 引擎 | Python 3.9 (FastAPI, scikit-learn, NLTK, CV stack)|
| 数据库 | PostgreSQL + Prisma ORM (支持地理空间) |
| 认证 | NextAuth.js v5 with Prisma adapter |
| CI/CD | GitHub Actions (Node + Python + semantic-release) |
详细图表和约定：
- `docs/SYSTEM_ARCHITECTURE.md`
- `docs/ERD.md`
- `docs/API.md`
## 🧱 架构
从高层来看，NSSPIP 由以下部分组成：
1. **感知层** – 事件报告、CCTV 源、OSINT 和遥测数据。
2. **认知层** – 风险评分、XAI 理由和警报优先级排序。
3. **完整性与响应层** – 哈希、审计日志和作战调度。
```
flowchart TB
subgraph Perception["🔍 Perception Layer"]
Reports["Citizen / Officer Reports"]
CCTV["CCTV & Smart Cameras"]
OSINT["OSINT / News & Social"]
end
subgraph Cognition["🧠 Cognition Layer"]
RiskEngine["Predictive Risk Engine"]
CV["Computer Vision Models"]
XAI["XAI Rationale Service"]
end
subgraph Integrity["⛓️ Integrity & Audit"]
Hashing["SHA‑256 Evidence Hashing"]
Audit["Immutable Incident Timeline"]
end
subgraph Response["🚨 Command & Response"]
Dashboard["NSSPIP Command Center"]
Dispatch["Dispatch / Tasking"]
end
Reports --> RiskEngine
CCTV --> CV --> RiskEngine
OSINT --> RiskEngine
RiskEngine --> XAI
RiskEngine --> Dashboard
Dashboard --> Dispatch
RiskEngine --> Hashing --> Audit --> Dashboard
```
有关完整的序列图和数据流，请参阅 `docs/SYSTEM_ARCHITECTURE.md`。
## 📜 法律合规
该设计参考了：
- 🇰🇪 **肯尼亚计算机滥用和网络犯罪法 (2018)** – 事件处理和 CII 保护。
- 🇰🇪 **肯尼亚数据保护法 (2019)** – PII 处理、保留和访问控制。
- 🌍 常见的国际安全框架（例如 **NIST 风格的控制措施**），在技术白皮书中进行了讨论。
## ⚙️ 环境变量
核心环境配置（详情和示例见 `DEPLOY_VARS.md`）：
| 变量 | 必填 | 描述 |
|---------------|------|------------------------------------------------------------------|
| `DATABASE_URL`| 是 | Prisma 使用的 PostgreSQL 连接字符串。 |
| `AUTH_SECRET` | 是 | 用于 NextAuth 会话加密的 32 字节密钥。 |
| `NEXTAUTH_URL`| 是 | 部署的公开 URL（例如 `https://nsspip.vercel.app`）。|
要在 Vercel 上配置这些变量，请遵循 `DEPLOY_VARS.md` 中的检查清单。
## 🗺️ 路线图
详细路线图位于 `ROADMAP.md`。概览如下：
| 阶段 | 重点领域 | 状态 |
|--------|-------------------------------------|-----------------------|
| Sprint 1 | 架构与数据工程 | 进行中 / 已文档化 |
| Sprint 2 | 核心 AI 引擎 (风险, CV, NLP) | 已规划 / 进行中 |
| Sprint 3 | 指挥中心与集成 | 部分完成 |
| Sprint 4 | 测试、取证与演示准备 | 即将开始 |
有关冲刺日期、风险和里程碑，请参阅 `ROADMAP.md`。
## 🤝 贡献
欢迎改进**安全态势、可靠性、UX 或 AI 可解释性**的贡献。
在发起 Pull Request 之前：
- 阅读 `CONTRIBUTING.md` 了解分支约定、提交风格和 PR 要求。
- **仅使用合成或模拟数据**；请勿上传真实的作战或个人身份数据。
- 对于疑似安全问题，请遵循 `SECURITY.md` 中的私下披露流程。
## 📄 许可证
本项目基于 **MIT License** 授权 – 详见 `LICENSE`。
通过贡献，您同意您的贡献将按照相同的 MIT 许可证进行授权。
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