Rohith26046/Threat-Hunting-for-E-commerce-Networks

GitHub: Rohith26046/Threat-Hunting-for-E-commerce-Networks

基于电商网络流量分析的可视化威胁检测工具，帮助识别 DDoS 与数据外泄等异常。

Stars: 0 | Forks: 0

# 电子商务网络威胁狩猎本项目通过分析电子商务网络中的网络流量数据来检测潜在的网络威胁。使用 Python、Pandas 和 Seaborn 可视化流量模式并识别异常峰值。基于阈值的方法会突出显示异常情况，模拟真实的攻击，例如 DDoS 或数据外泄。

标签：AMSI绕过, DDoS, Python, Seaborn, 威胁检测, 异常检测, 异常点识别, 攻击模拟, 数据外泄, 无后门, 时间序列分析, 流量可视化, 电商安全, 电商网络, 离群点检测, 网络安全, 网络流量, 逆向工具, 阈值法, 隐私保护, 驱动签名利用