damashiai/ThreatScope
GitHub: damashiai/ThreatScope
一个自动化威胁情报平台原型，通过聚合多个开源情报源并提供可视化仪表板，帮助安全团队实时监控全球网络威胁。
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# ThreatScope 🛡️
**ThreatScope** 是一个自动化、高保真威胁情报平台（TIP）原型，旨在实时聚合、评分和可视化全球网络威胁。通过协调来自多个开源情报（OSINT）数据源的威胁数据，ThreatScope 为安全分析师提供了一个统一的仪表板，用于监控恶意软件、僵尸网络和钓鱼活动。
## 🚀 功能
* **多源聚合：** 从 URLhaus、FeodoTracker、OpenPhish、ThreatFox 和 MalwareBazaar 实时获取妥协指标（IOC）。
* **启发式评分引擎：** 根据指标模式（TLD、文件扩展名和 IP 签名）自动计算威胁评分（0-100）。
* **自动化丰富：** 执行实时 IP 地理定位和 ISP 识别，以追踪威胁行为者的物理基础设施。
* **高级可视化：**
* **全球热力图：** 交互式等值区域地图，显示恶意活动的地理集中度。
* **样条遥测：** 专业曲线面积图，用于追踪 60 天滚动窗口内的检测量。
* **基础设施追踪：** 识别被滥用最多的前 5 个托管服务商和 ISP。
* **模块化架构：** 分离后端工作线程（数据摄取）和前端（Streamlit），确保高稳定性和性能。
## 🛠️ 技术栈
* **语言：** Python 3.9+
* **前端：** Streamlit（自定义 CSS 实现专业/品牌 UI）
* **可视化：** Plotly Express（样条插值、Mapbox）
* **数据库：** SQLite3（本地持久化存储）
* **数据处理：** Pandas（高级 CSV/JSON 归一化和异常值移除）
## 📂 项目结构
```
ThreatScope/
├── dashboard.py - Streamlit UI & Data Visualization
├── worker.py - Background data ingestion & enrichment engine
├── database.py - SQLite abstraction layer
├── intelligence.py - Scoring heuristics & geolocation logic
├── threats.db - Local SQLite database (Generated at runtime)
└── requirements.txt - Python dependencies
```
## ⚙️ 安装与设置
1. 克隆仓库：
```
git clone https://github.com/damashiai/ThreatScope.git
cd ThreatScope
```
2. 安装依赖：
```
pip install -r requirements.txt
```
3. 初始化数据工作线程：
工作线程在无限循环中运行，每 30 分钟获取一次新数据。
```
python worker.py
```
4. 启动仪表板：
打开新终端并运行 Streamlit 前端。
```
streamlit run dashboard.py
```
## 🔍 情报来源
- URLhaus：恶意软件分发 URL（CSV 导出）
- FeodoTracker：僵尸网络 C2 基础设施（CSV 导出）
- OpenPhish：活跃钓鱼网站（文本订阅）
- ThreatFox：多类型 IOC（IP、域名）（CSV 导出）
- MalwareBazaar：恶意文件哈希（SHA256）（CSV 导出）
## 🛠️ 部署说明
* Streamlit Community Cloud：最适合演示。需要 requirements.txt。
* 异常值处理：仪表板会自动将时间线过滤到相对于最新条目的 60 天窗口，以防止过期数据导致 x 轴变形。
* 持久化存储：如果部署到容器化服务（如 Railway），请确保为 threats.db 挂载卷，以防止重启时数据丢失。
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