mukhopadhyaymohore/ThreatForge
GitHub: mukhopadhyaymohore/ThreatForge
ThreatForge 是一个利用AI快速生成结构化事件响应剧本的Web应用，旨在帮助安全团队高效应对网络安全事件。
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# ⚠ THREATFORGE — AI 驱动的事件响应剧本生成器
🔴 **实时演示：** [threatforge-coq9.onrender.com](https://threatforge-coq9.onrender.com)
## 🚀 THREATFORGE 是什么？
THREATFORGE 是一个全栈网络安全网络应用程序，它结合了基于 NLP 的事件分类与 Groq AI (LLaMA 3.3 70B)，可以生成结构化、可操作的事件响应剧本——针对您具体的事件类型、严重程度和组织规模量身定制。
危机时刻不再需要从头开始。描述发生了什么，不到 10 秒即可获得一份完整的响应计划。
## ✨ 功能特点
- **支持 8 种事件类型** — 勒索软件、网络钓鱼、DDoS、数据泄露、内部威胁、恶意软件、零日攻击、社会工程
- **AI 生成的 5 阶段剧本** — 识别 → 遏制 → 根除 → 恢复 → 事后处理
- **基于角色的步骤负责制** — SOC 分析师、IR 负责人、CISO、法务、公关、系统管理员
- **IOC 检查清单** — 针对每种事件类型的特定入侵指标
- **通信模板** — 预先编写好的消息，面向内部 IT、高管、法务、客户、监管机构
- **合规指导** — 自动标识 GDPR、HIPAA、PCI-DSS、SOX 相关要求
- **工具与命令** — 每个步骤对应的具体安全工具和终端命令
- **导出** — 下载剧本为 JSON 或 Markdown 格式
- **动态威胁地图** — 落地页上实时攻击弧线可视化
- **实时威胁信息流** — 实时模拟的威胁指标面板
## 🛠 技术栈
| 层级 | 技术 |
|---|---|
| 前端 | HTML5, CSS3, Vanilla JS |
| 后端 | Django 4.2, Django REST Framework |
| AI 模型 | Groq API — LLaMA 3.3 70B |
| NLP 分类器 | 基于关键词的自定义事件分类器 |
| 部署平台 | Render |
| 静态文件 | WhiteNoise |
## 📁 项目结构 ProjThreatForge/
```
ThreatForge/
├── backend/
│ ├── api/
│ │ ├── classifier.py
│ │ ├── prompts.py
│ │ ├── views.py
│ │ └── urls.py
│ ├── irplaybook/
│ │ ├── settings.py
│ │ ├── urls.py
│ │ └── wsgi.py
│ ├── manage.py
│ ├── requirements.txt
│ └── render.yaml
└── frontend/
├── index.html
├── app.html
├── style.css
├── landing.js
└── app.js
```
## ⚙ 本地设置
```
git clone https://github.com/mukhopadhyaymohore/ThreatForge.git
cd ThreatForge/backend
py -3.10 -m venv venv
venv\Scripts\activate
pip install -r requirements.txt
echo GROQ_API_KEY=your_groq_key > .env
echo DJANGO_SECRET_KEY=your_secret_key >> .env
echo DEBUG=True >> .env
python manage.py runserver
```
## 🔌 API 端点
| 方法 | 端点 | 描述 |
|---|---|---|
| POST | `/api/classify/` | 对事件类型和严重程度进行分类 |
| POST | `/api/generate/` | 生成完整的 IR 剧本 |
## 🧠 工作原理
1. **描述** — 用通俗语言写下事件情况
2. **分类** — 关键词 NLP 引擎检测事件类型、严重程度和组织规模
3. **生成** — Groq LLaMA 3.3 70B 构建完整的 5 阶段剧本
4. **导出** — 下载为 JSON 或 Markdown 格式，供您的 SOC 团队使用
⭐ 如果您觉得有用，请为此仓库点星！
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