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AI 驱动的 OSINT 威胁情报系统 概述 本项目实现了一个 AI 驱动的开源情报 (OSINT) 系统，旨在自动化网络威胁监控和风险评估。 它将自然语言处理 (NLP) 与基于规则的情报相结合，用于从公开可用的数据源中识别、分类和确定网络威胁的优先级。 功能 - OSINT 数据收集（新闻与网络威胁订阅源） - 数据预处理与文本清理 - 机器学习分类模型（威胁检测） - 混合风险评分系统（机器学习 + 关键词情报） - 用于实时威胁监控的 Streamlit 仪表板 方法论 该系统采用混合方法： - **机器学习模型** → 预测网络威胁的可能性 - **基于规则的引擎** → 识别关键关键词（例如 ransomware、breach） - **最终得分** → 用于稳健决策的加权组合 示例输出 | 文本 | 风险等级 | 得分 | |------|-----------|------| | 全球网络攻击激增 | 高 | 0.72 | | 系统中检测到恶意软件 | 中 | 0.55 | | 科技新闻更新 | 低 | 0.04 | 仪表板 该系统包含一个 Streamlit 仪表板，用于： - 威胁监控 - 风险过滤 - 识别最高风险 安装 ``` pip install -r requirements.txt streamlit run app.py [Dashboard](screenshots/dashboard.png) ```

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