Khushy00/MIRAGE-AI

## Mirage AI – Deepfake 检测与蜜罐网络安全系统 ## 概述 **Mirage AI** 是一个结合了人工智能 (AI) 和欺骗性安全的先进网络安全项目，旨在检测 Deepfake 内容并保护系统免受网络威胁。该系统通过分析图像和视频来识别被篡改的媒体，同时利用模拟蜜罐环境监控攻击者行为并实时收集威胁情报。 该项目展示了 AI 如何通过早期检测虚假内容并主动防御现代网络攻击来增强数字安全。 ## 问题陈述 随着 AI 生成媒体的快速增长以及网络攻击的日益增加，传统安全系统往往无法有效检测 Deepfake 内容并追踪恶意活动。我们需要一种智能系统，既能识别伪造媒体，又能在不危及真实基础设施的情况下安全地监控攻击者。 ## 解决方案 Mirage AI 将 Deepfake 检测与智能蜜罐环境相结合。AI 模型分析媒体文件以检测篡改，而蜜罐则模拟一个逼真但受控的系统来吸引攻击者并记录其行为。这种方法提高了威胁检测能力，增强了网络安全意识，并保护了数字环境。 ## 功能特性 * 使用 AI/ML 模型进行 Deepfake 检测 * 实时媒体分析 * 基于蜜罐的攻击监控 * 针对攻击者的安全虚假环境 * 用户友好的界面 * 威胁日志记录与报告 * 可扩展且高效的安全系统 ## 技术栈 * Python * FastAPI * 机器学习 / 深度学习 * HTML, CSS, JavaScript * SQLite / MongoDB * 网络安全概念（Honeypot，入侵监控） ## 如何运行项目 ### 1. 安装依赖 ``` pip install -r requirements.txt ``` ### 2. 启动服务器 ``` python app.py ``` ### 3. 在浏览器中打开 ``` http://localhost:8000 ``` ## 项目结构 ``` project/ │ ├── frontend/ ├── backend/ ├── honeypot/ ├── model/ ├── screenshots/ │ ├── app.py ├── requirements.txt └── README.md ``` ## 应用场景 * 检测 Deepfake 图像和视频 * 防止虚假信息和数字欺诈 * 安全地监控网络攻击 * 网络安全研究与教育 * 安全的系统测试环境 ## 未来改进 * 实时警报通知 * 高级攻击分析仪表板 * 云部署支持 * 与安全监控工具集成 * 提高 AI 模型准确率 ## 作者 Khushi 网络安全与 AI 爱好者 Vaibhav Manchanda 全栈开发者与 AI 爱好者 ## 许可证 本项目专为教育和黑客松目的而创建。

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