SagaraZD/IoT-Vulnerability-Detection-Framework
GitHub: SagaraZD/IoT-Vulnerability-Detection-Framework
这是一个结合了规则检测与 AI 异常检测的混合式 IoT 漏洞监控框架，能够处理 Nmap、Zeek 和 Suricata 数据并映射至 OWASP IoT Top 10 标准。
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# IoT 漏洞检测框架
# 混合 IoT 漏洞检测框架
## 概述
本项目实现了一个混合 IoT 安全检测框架，结合了基于规则的检测和 AI 辅助的异常检测。该框架处理 Nmap、Zeek 和 Suricata 的输出，将发现映射到 OWASP IoT Top 10，并通过 Flask 仪表板可视化结果。
## 主要功能
- 基于规则的漏洞检测
- 使用随机森林和孤立森林的 AI 检测
- OWASP IoT Top 10 映射
- JSON 安全报告
- Flask 仪表板
- 专为轻量级部署和未来的 Raspberry Pi 集成而设计
## 当前状态
- IoT-23 数据集已处理
- Bot-IoT 精简数据集已处理
- 随机森林已训练
- 孤立森林已训练
- 混合 ML 检测器已集成到框架中
- 仪表板已改进
- Raspberry Pi 部署脚本已规划 / 部分完成
## 项目结构
```
src/
parser/
rules/
owasp/
ml/
dashboard/
data/
models/
outputs/
docs/
```
标签：Apex, Bot-IoT, CTI, Flask, IoT-23, Isolation Forest, JSON报告, Metaprompt, Nmap, OWASP IoT Top 10, Random Forest, Rootkit, Suricata, Web仪表盘, Zeek, 人工智能, 基于规则, 异常检测, 机器学习, 混合检测, 漏洞监测, 物联网安全, 现代安全运营, 用户模式Hook绕过, 网络安全, 虚拟驱动器, 边缘计算, 逆向工具, 隐私保护