babaleshwar/ChakraSheild
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面向印度 UPI 支付生态的 SOC 级多模态 AI 反欺诈平台，通过 OCR、语音分析和威胁情报实现短信、链接和语音诈骗的实时检测与自动化响应。
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# 🛡️ ChakraShield
印度首个 SOC 级别、AI 驱动的金融欺诈检测平台，旨在保护用户免受 UPI、链接和语音诈骗的侵害。
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## 🚨 问题背景
印度每年因数字欺诈损失数千亿卢比。诈骗分子利用 SMS、WhatsApp 链接、虚假支付截图和语音电话来欺骗用户。现有的工具大多是人工操作，缺乏实时的自动化响应能力。
## ✅ 解决方案
**ChakraShield** 就像一面数字护盾。它利用 AI 实时扫描文本、图像和语音，对欺诈行为进行分类、拦截威胁，并通过可解释 AI (XAI) 仪表板解释其决策过程。
## ⚡ 核心功能
| 功能 | 描述 |
|---|---|
| 📸 **欺诈扫描器 (OCR)** | 从可疑的 WhatsApp 支付截图中提取并分析文本。 |
| 🎤 **KavachCall (语音)** | 实时分析来电，以检测社会工程学和话术紧迫性。 |
| 🔍 **威胁情报** | 对恶意链接和域名进行实时沙箱扫描。 |
| 📊 **SOC 仪表板** | 实时安全运营中心仪表板，获取 Supabase 的实时数据。 |
| 🧠 **XAI 仪表板** | 可解释 AI —— 准确了解链接或图像*为何*被标记为欺诈。 |
| 🍯 **蜜罐模式** | 诱骗式基础设施，用于诱捕诈骗分子并监控其手法。 |
| 👥 **社区雷达** | 众包平台，供用户报告新出现的诈骗手法。 |
## 🛠️ 技术栈
**前端:** React 18, TypeScript, Tailwind CSS, Lucide Icons, Recharts
**后端:** Node.js, Express.js
**数据库:** Supabase (PostgreSQL 配合 Real-time WebSockets)
**AI/检测:** HuggingFace Inference (RoBERTa), OCR, 模式匹配启发式算法
## 🚀 快速开始 (本地开发)
本项目的前端 和后端 在同一个代码库中运行。
```
# 1. 安装 dependencies
npm install
# 2. 设置 Environment Variables
# 在 root directory 中创建 .env 文件并添加：
# VITE_SUPABASE_URL=your_supabase_url
# VITE_SUPABASE_ANON_KEY=your_supabase_anon_key
# 3. 启动 Backend Server (Port 5000)
npm run start:server
# 4. 启动 Frontend (Vite)
npx vite
```
## 🌍 影响力
- 保护易受攻击的用户免受经济损失。
- 为执法机构提供可操作的威胁情报（CERT-In 报告）。
- 创建一个具备自我修复能力的、由社区驱动的安全生态系统。
## 👥 团队
为 **Nexora Hackathon 2026** @ HKBK College of Engineering, Bengaluru 而构建
标签：AI安全, Chat Copilot, Express.js, GNU通用公共许可证, HuggingFace, MITM代理, Node.js, OCR图像识别, PostgreSQL, React, RoBERTa, SOAR, Supabase, Syscalls, Tailwind CSS, TypeScript, UPI支付安全, XAI, 众包安全, 印度数字支付安全, 反欺诈, 可解释人工智能, 多语言NLP, 威胁情报, 安全插件, 实时处理, 实时威胁分析, 开发者工具, 搜索语句（dork）, 沙盒扫描, 测试用例, 短信过滤, 社会工程学防御, 社区雷达, 网络诈骗防护, 网络钓鱼检测, 自动化攻击, 蜜罐技术, 语音欺诈识别, 金融安全, 黑客松项目