swastigupta8/Project-AccessDenied

# 🛡️ 项目访问拒绝 | 网络物理系统SOC仪表板 一个企业级安全运营中心（SOC）平台，旨在通过实时关联IT网络威胁、OT过程异常和边界入侵来监控和保护网络物理系统。 ## 🚀 核心亮点 - 统一监控 **IT（网络）** 和 **OT（工业过程）** 环境 - 使用 **无监督机器学习模型** 进行实时异常检测 - 通过 **基于蜜罐的入侵捕获** 实现高保真威胁检测 - 使用确定性边缘逻辑实现即时、可审计的事件响应 ## 🧠 系统概述 AccessDenied 将三个安全层集成到一个平台中： 1. **IT 层（网络安全）** 检测 DDoS 和端口扫描等高速攻击 2. **OT 层（过程安全）** 识别泵和储罐等物理系统中的异常 3. **边界层（欺骗安全）** 使用蜜罐捕获并标记恶意交互 ## ⚙️ 工作原理 1. 后端模拟工业系统的 **实时数字孪生** 2. 传入数据通过两个机器学习管道处理： - 孤立森林 → 检测网络异常 - One-Class SVM → 检测过程异常 3. **蜜罐系统** 以零误报率标记任何外部入侵尝试 4. 前端使用 **确定性边缘逻辑** 关联所有信号 5. SOC 仪表板显示 **实时告警和可操作的响应** ## 🛠️ 技术栈 **前端：** React、Vite、Tailwind CSS、Recharts **后端：** FastAPI、Python **机器学习：** Scikit-Learn、Pandas **安全模拟：** 蜜罐（Conpot/Docker）、Zeek NSM 日志 **数据源：** 模拟 SCADA + 网络遥测（数字孪生） ## 🧩 核心功能 ### 🤖 双异常检测引擎 - **孤立森林（IT 层）：** 在高维数据中检测网络入侵 - **One-Class SVM（OT 层）：** 使用时间序列平滑识别过程异常 ### 🎯 基于蜜罐的入侵检测 - 模拟易受攻击的边缘工业端点 - 将所有交互标记为 **高置信度威胁** - 消除背景噪声产生的误报 ### ⚡ 确定性边缘逻辑引擎 - 用 **基于规则的决策逻辑** 替代基于 LLM 的推理 - 即时关联 IT、OT 和边界信号 - 输出 **预定义、可审计的事件响应** ### 📡 数字孪生模拟 - 流式传输实时工业遥测数据 - 在无物理硬件的情况下模拟 SCADA 系统 - 支持安全测试网络物理攻击 ## 📊 性能概览 | 层级 | 模型 | 关键优势 | |-------------|------------------|------------------------------| | IT 网络 | 孤立森林 | 对快速攻击具有高召回率 | | OT 过程 | One-Class SVM | 检测缓慢、微妙的异常 | ## 📸 截图（在此添加您的截图） ## 🏗️ 系统架构（添加图表） 推荐流程图： 遥测 → FastAPI 后端 → 机器学习模型 → 边缘逻辑 → React 仪表板 ## 🚀 快速开始 ### 1. 克隆仓库 git clone https://github.com/swastigupta8/Project-AccessDenied.git cd Project-AccessDenied ### 2. 设置后端 python -m venv venv source venv/bin/activate # Windows 上使用 venv\Scripts\activate pip install fastapi uvicorn pandas scikit-learn requests uvicorn main:app --reload ### 3. 设置前端 cd project-frontend npm install npm run dev ## 🎯 影响 AccessDenied 通过以下方式解决现代基础设施安全中的关键缺口： - 通过高置信度检测消除告警疲劳 - 弥合 IT 与 OT 安全系统之间的差距 - 为关键基础设施实现实时、自动化的事件响应 ## 👩‍💻 作者 Swasti Gupta 曼尼帕尔理工学院计算机科学本科生

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