aaishadhungana/ai-threat-intelligence-platform

# 威胁情报数据分析平台 [](https://www.python.org/) [](https://streamlit.io/) [](LICENSE) []() ## 概述 先进的 AI 驱动威胁情报平台，提供实时安全监控、异常检测和全面的威胁分析。采用企业级安全实践和可扩展架构构建。 ## 核心功能 ### 威胁检测与分析 - **实时威胁监控**：跨多个数据源的实时安全威胁检测 - **AI 驱动的异常检测**：基于机器学习模型识别异常模式 - **行为分析**：高级用户与网络行为分析 (UEBA/NBA) - **威胁情报源**：集成 OSINT 和商业威胁情报源 ### 交互式仪表盘 - **基于 Streamlit 的 UI**：实时交互式可视化 - **威胁热力图**：地理和时间维度的威胁分布 - **风险评分**：自动化风险评估与优先级排序 - **自定义警报**：可配置的告警系统 ### AI 与机器学习 - **预测性分析**：预测潜在的安全事件 - **模式识别**：识别攻击模式和 TTPs - **自然语言处理**：分析威胁报告和 IOCs - **自动分类**：基于机器学习的威胁分类 ### 云安全集成 - **多云支持**：AWS、Azure、GCP 安全监控 - **SIEM 集成**：兼容 Splunk、ELK、QRadar - **API 优先设计**：RESTful API 实现无缝集成 - **容器化部署**：支持 Docker 与 Kubernetes ## 系统架构 ``` threat-intelligence-platform/ ├── app/ │ ├── dashboard.py # Streamlit dashboard │ ├── threat_detector.py # Core detection engine │ └── ml_models.py # AI/ML models ├── data/ │ ├── threat_feeds/ # Threat intelligence feeds │ └── sample_data/ # Demo datasets ├── models/ │ ├── anomaly_detection/ # Trained ML models │ └── classification/ # Threat classifiers ├── utils/ │ ├── data_processor.py # Data processing utilities │ ├── security.py # Security functions │ └── api_client.py # External API integrations ├── tests/ # Unit & integration tests ├── docker/ # Docker configurations └── docs/ # Documentation ``` ## 快速入门 ### 前置条件 ``` Python 3.9+ pip or conda Docker (optional) ``` ### 安装说明 ``` # Clone repository git clone https://github.com/aaishadhungana/ai-threat-intelligence-platform.git cd threat-intelligence-data-analysis # Create virtual environment python -m venv venv source venv/bin/activate # On Windows: venv\Scripts\activate # Install dependencies pip install -r requirements.txt # Run dashboard streamlit run app/dashboard.py ``` ### Docker 部署 ``` docker build -t threat-intel-platform . docker run -p 8501:8501 threat-intel-platform ``` ## 应用场景 1. **安全运营中心 (SOC)**：实时威胁监控与事件响应 2. **威胁狩猎**：主动识别高级持续性威胁 (APTs) 3. **合规性监控**：跟踪基础设施的安全合规性 4. **事件响应**：自动化威胁分析与补救工作流 5. **风险评估**：持续的安全态势评估 ## 安全特性 - **加密数据存储**：使用 AES-256 加密敏感数据 - **基于角色的访问控制 (RBAC)**：细粒度权限管理 - **审计日志**：全面的活动追踪 - **安全的 API 认证**：OAuth 2.0 与 API 密钥管理 - **数据匿名化**：PII 保护与 GDPR 合规 ## 技术栈 - **后端**：Python、FastAPI、Pandas、NumPy - **机器学习/AI**：Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch、NLTK - **可视化**：Streamlit、Plotly、Matplotlib、Seaborn - **数据库**：PostgreSQL、Redis、Elasticsearch - **云服务**：AWS (S3、Lambda、CloudWatch)、Azure Sentinel - **安全**：OWASP 最佳实践、SSL/TLS、JWT ## 性能指标 - **检测准确率**：95%+ 威胁检测率 - **误报率**：<2% - **处理速度**：10,000+ 事件/秒 - **响应时间**：<100ms API 延迟 - **正常运行时间**：99.9% 可用性 ## 作者 **Aaisha Dhungana** - GitHub: [Aaisha Dhungana](https://github.com/aaishadhungana) - Email: aaishadhu@gmail.com

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