VISHAL-RAJA-25/CyberPulse-AI-Powered-API-Security-Monitoring-Threat-Intelligence-Platform
GitHub: VISHAL-RAJA-25/CyberPulse-AI-Powered-API-Security-Monitoring-Threat-Intelligence-Platform
基于FastAPI和Isolation Forest机器学习算法的实时API安全监控系统,能够自动检测异常流量并分类网络威胁。
Stars: 1 | Forks: 0
# ThreatWatch — 实时日志智能与威胁分类
一个实时安全监控系统,利用机器学习分析 API 日志,自动检测异常并分类网络威胁。
## 功能
- 实时监控 API 流量
- 使用 Isolation Forest ML 算法检测异常
- 分类威胁:暴力破解 (Brute Force)、机器人流量 (Bot Traffic)、速率限制违规 (Rate Limit Violation)、可疑 IP (Suspicious IP)、DDoS
- 在专业仪表板上显示实时警报
## 技术栈
- **后端:** Python, FastAPI
- **机器学习:** scikit-learn (Isolation Forest)
- **仪表板:** Streamlit, Plotly
- **数据处理:** Pandas, NumPy
## 如何运行
### 1. 克隆仓库
```
git clone https://github.com/VISHAL-RAJA-25/log-intelligence-system.git
cd log-intelligence-system
```
### 2. 安装依赖
```
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
```
### 3. 启动后端
```
uvicorn backend.main:app --reload
```
### 4. 启动仪表板
```
streamlit run dashboard/app.py
```
### 5. 使用仪表板
- 点击 **Generate Logs** 以模拟流量
- 点击 **Train Model** 训练 ML 模型
- 点击 **Analyze Threats** 检测并分类攻击
## API 端点
| Method | Endpoint | Description |
|--------|----------|-------------|
| POST | /generate-logs | 生成模拟流量日志 |
| POST | /train | 训练 Isolation Forest 模型 |
| POST | /analyze | 运行 ML 异常检测 |
| GET | /logs | 获取最近日志 |
| GET | /stats | 获取流量统计 |
| DELETE | /logs | 清除所有日志 |
## 检测到的威胁类型
| Threat | Description |
|--------|-------------|
| Brute Force | 重复的登录失败尝试 |
| Bot Traffic | 异常高的请求频率 |
| Rate Limit Violation | 超出 API 请求限制 |
| Suspicious IP | 未授权访问管理端点 |
| DDoS Attempt | 具有高响应时间的服务器泛洪攻击 |
标签:AMSI绕过, Apex, API 安全, AV绕过, CISA项目, DDoS 检测, FastAPI, Isolation Forest, Kubernetes, Python, Scikit-learn, Streamlit, 人工智能, 免杀技术, 后端开发, 威胁分类, 威胁检测, 异常检测, 无后门, 暴力破解检测, 机器人流量识别, 机器学习, 用户模式Hook绕过, 红队行动, 网络安全, 访问控制, 逆向工具, 防御系统, 隐私保护, 隔离森林