Narayan-Kumar-Yadav/CyberRakshakAI

**CyberRakshak AI**（印地语意为"赛博守护者"）是一款由人工智能驱动的网络安全情报 Telegram 机器人，能够实时保护用户免受数字威胁。它使用多提供商异步威胁引擎和 Google Gemini AI，对可疑域名、Telegram 用户名、网络钓鱼文本和威胁指标（IOC）进行分析，并提供清晰、防御性的解释。 ## ✨ 功能特性 ## 🏗️ 技术栈 ## 🧠 架构概述 ``` User Input (Telegram) │ ▼ ┌───────────────────┐ │ Aiogram Bot Layer│ ← Rate Limiting · Security Sanitization Middleware └────────┬──────────┘ │ ▼ ┌────────────────────────┐ │ PhishingDetector │ ← URL/IP extraction + heuristics └────────┬───────────────┘ │ (async fan-out) ┌────┴─────────────────────────────────┐ ▼ ▼ ▼ ▼ VirusTotal AbuseIPDB URLhaus URLScan └────────────┬─────────────────────────┘ ▼ ┌───────────────────────┐ │ Risk Scoring Engine │ ← 0–100 weighted threat score │ Confidence Engine │ ← verdict reliability score └──────────┬────────────┘ ▼ ┌──────────────────────┐ │ Gemini AI Engine │ ← safe, user-friendly verdict explanation └──────────┬───────────┘ ▼ ┌──────────────────────┐ │ Redis Cache Layer │ ← hash-keyed caching · anti-spam │ SQLite Layer │ ← user history · analytics └──────────────────────┘ ▼ Response → Telegram ``` ## ⚙️ 安装说明 ### 1. 克隆仓库 ``` git clone https://github.com/Narayan-Kumar-Yadav/CyberRakshakAI.git cd CyberRakshakAI ``` ### 2. 创建虚拟环境 ``` py -3.11 -m venv venv # Windows 系统 .\venv\Scripts\activate # Linux 系统／macOS 系统 source venv/bin/activate ``` ### 3. 安装依赖 ``` pip install -r requirements.txt ``` ### 4. 通过 Docker 启动 Redis ``` docker run -d -p 6379:6379 redis ``` ### 5. 配置环境变量 ``` cp .env.example .env ``` 编辑 `.env` 文件并填入您的密钥： ``` BOT_TOKEN=your_telegram_bot_token_here GEMINI_API_KEY=your_gemini_api_key_here VIRUSTOTAL_API_KEY=your_virustotal_api_key_here ABUSEIPDB_API_KEY=your_abuseipdb_api_key_here URLSCAN_API_KEY=your_urlscan_api_key_here REDIS_URL=redis://localhost:6379/0 ENABLED_PROVIDERS=virustotal,urlscan,abuseipdb,urlhaus ADMIN_IDS=123456789 ``` ### 6. 运行机器人 ``` python -m app.main ``` ## 🐳 Docker 部署 使用 Docker Compose 进行完整的生产部署（包含机器人 + Redis + 持久化卷）： ``` docker compose up --build -d docker compose logs -f bot ``` `bot_data` 卷可在容器重启间持久化您的 SQLite 数据库。 ## 📌 机器人命令 | 命令 | 描述 | |---|---| | `/start` | 介绍和安全须知 | | `/help` | 列出所有可用命令 | | `/analyze <目标>` | 针对 URL、IP 或域名的完整威胁情报报告 | | `/scan <文本>` | 检测消息中的网络钓鱼或诈骗指标 | | `/username @用户handle` | 分析 Telegram 用户名的风险信号 | | `/history` | 查看您近期的安全活动摘要 | **示例：** ``` /analyze malicious-site.ru /scan "Congratulations! You've won $1,000,000. Click here to claim." /username @susp1c10us_acc0unt ``` ## 🔐 安全须知 - Telegram 机器人 Token - API 密钥（VirusTotal、Gemini、AbuseIPDB、URLScan） - `.env` 文件 - 会话令牌 - 数据库转储文件（`*.sqlite3`） 该机器人**故意不存储**原始密码、私钥或敏感 API 响应。所有指标在缓存到 Redis 之前都经过哈希处理。**部署到生产环境前请务必轮换密钥。** ## 🛣️ 路线图 - [ ] 高级网络钓鱼检测机器学习模型 - [ ] IOC 图关联分析 - [ ] 活动聚类与模式分析 - [ ] 威胁行为者归因 - [ ] 恶意软件 URL 沙箱分析 - [ ] 人工智能驱动的网络钓鱼分类器 - [ ] 管理员仪表盘（Web UI） - [ ] 威胁源流式传输（实时） ## 📸 屏幕截图 ### 威胁分析 | 用户名风险 | IOC 历史 ## 🤝 贡献指南 欢迎贡献、问题和功能请求！请随时提交 [GitHub Issue](https://github.com/Narayan-Kumar-Yadav/CyberRakshakAI/issues) 或发起拉取请求。 1. 复刻仓库 2. 创建您的功能分支：`git checkout -b feature/my-feature` 3. 提交您的更改：`git commit -m 'Add my feature'` 4. 推送到分支：`git push origin feature/my-feature` 5. 发起拉取请求 ## 📄 许可证 本项目采用 **MIT 许可证** —— 详情请见 [LICENSE](LICENSE)。 ## ⭐ 免责声明 本项目仅用于**网络安全研究、教育目的和防御性安全分析。** 用户有责任遵守所有集成的第三方 API（VirusTotal、AbuseIPDB、URLScan、Google Gemini）的服务条款。

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