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# AI 驱动的安全仪表板 这是一个全栈网络安全平台，能够摄取安全日志、检测可疑活动、生成警报、可视化安全指标，并使用本地大型语言模型（Ollama + Llama 3.2）提供 AI 驱动的安全分析。 ## 概述 安全团队通过分析大量的身份验证和系统日志来识别潜在威胁。 本项目通过以下方式模拟一个轻量级的安全信息与事件管理（SIEM）平台： * 上传和处理安全日志文件 * 检测可疑活动 * 生成安全警报 * 计算风险评分 * 可视化安全指标 * 提供 AI 生成的安全洞察 ## 功能 ### 身份验证与安全 * 用户注册 * 用户登录 * JWT 身份验证 * 受保护路由 * 会话管理 ### 日志管理 * 上传 `.log` 和 `.txt` 文件 * 自动日志解析 * 事件提取 * 将事件存储在 PostgreSQL 中 ### 威胁检测 * 登录失败检测 * 暴力破解攻击检测 * 可疑 IP 监控 * 安全警报生成 * 警报严重性分类 ### 安全分析 * 总事件仪表板 * 总警报仪表板 * 高严重性警报 * 登录失败监控 * 风险评分计算 * 主要攻击 IP * 事件时间线分析 * 安全建议 ### AI 安全分析师 * 使用 Ollama 进行本地 AI 集成 * 由 Llama 3.2 驱动的分析 * AI 生成的安全摘要 * 自动化安全建议 * 自然语言威胁分析 ## 截图 ### 仪表板      ### 上传日志  ### 警报  ### 日志事件  ## 技术栈 ### 前端 * React * TypeScript * Vite * Tailwind CSS * Axios * React Router * Recharts ### 后端 * Node.js * Express.js * JWT 身份验证 * Multer * bcrypt ### 数据库 * PostgreSQL ### AI 集成 * Ollama * Llama 3.2 * 本地 LLM 推理 ### 开发工具 * Git * GitHub * VS Code * Postman * pgAdmin ## 架构  ### 系统流程 用户上传日志文件 ↓ Express 后端 ↓ 日志解析引擎 ↓ 威胁检测引擎 ↓ PostgreSQL 数据库 ↓ 仪表板分析 ↓ AI 安全分析 (Ollama) ↓ 安全洞察与建议 ## 文件夹结构 ``` ai-security-dashboard/ │ ├── client/ │ ├── src/ │ ├── public/ │ ├── server/ │ ├── controllers/ │ ├── routes/ │ ├── services/ │ ├── config/ │ ├── uploads/ │ ├── docs/ │ ├── architecture.png │ ├── dashboard.png │ ├── alerts.png │ ├── logs.png │ └── upload.png │ └── README.md ``` ## 已实现的主要功能 ### 安全事件处理 系统解析日志文件并提取： * 时间戳 * 事件类型 * IP 地址 * 原始日志数据 ### 警报生成 当前的检测能力包括： * 重复登录失败 * 暴力破解尝试 * 可疑的身份验证活动 ### 风险评分 平台根据以下内容计算动态安全风险评分： * 登录失败尝试 * 警报数量 * 高严重性警报 ### AI 分析 安全事件由本地 LLM 进行分析，以生成： * 威胁摘要 * 风险评估 * 安全建议 ## 未来改进 * 密码喷射检测 * 不可能旅行检测 * 实时监控 * WebSocket 通知 * 电子邮件警报 * PDF 安全报告 * 基于角色的访问控制 * MITRE ATT&CK 映射 * 威胁情报集成 * 部署到云基础设施 ## 学习成果 本项目展示了以下方面的技能： * 全栈开发 * 网络安全分析 * 威胁检测工程 * 身份验证与授权 * 数据库设计 * 数据可视化 * AI 集成 * REST API 开发 * 安全仪表板设计 ## 作者 Minju Jiji 信息技术硕士（网络安全） GitHub: https://github.com/minjujiji

标签：AI风险缓解, AMSI绕过, MITM代理, PostgreSQL, React, SIEM平台, Syscalls, 威胁检测, 安全运营, 扫描框架, 测试用例, 自动化攻击, 速率限制