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# https-github.com-yourusername-ai-red-team-investigator AI Red Team Investigator 利用 Bright Data 网络智能发现外部网络威胁，绘制攻击面暴露情况，生成可解释的风险评分，并为企业安全团队提供可操作的安全建议。 # AI 红队调查员 ## 概述 AI Red Team Investigator 是一个由 Bright Data Hackathon 安全与合规赛道构建的 AI 驱动的外部暴露智能平台。 该平台持续调查公开网络上的网络威胁信号、攻击面指标、钓鱼活动、品牌模仿风险以及与暴露相关的情报。 利用 Bright Data 的网络智能基础设施，系统将非结构化网络数据转化为可解释的网络风险评估和可操作的建议，为企业安全团队提供支持。 ## 问题陈述 安全团队严重依赖内部遥测数据，如 SIEM、EDR 和漏洞扫描器。 然而，许多关键风险都来自外部： * 钓鱼活动 * 品牌模仿攻击 * 公开的数据泄露讨论 * 凭据泄露 * 基础设施披露 * 开源情报信号 这些信号通常在内部检测到之前就已经出现在公共网络上。 ## 解决方案 AI Red Team Investigator 结合以下功能： * Bright Data SERP API * Bright Data Web Unlocker * OpenRouter LLMs * 自动化威胁分类 以创建结构化的威胁情报报告。 用户输入一个域名，例如： * tesla.com * okta.com * lastpass.com 平台自动： 1. 收集公开的威胁情报 2. 识别攻击面指标 3. 分类威胁类别 4. 计算可解释的风险评分 5. 生成 AI 驱动的建议 ## 关键功能 ### 攻击面映射 分析公开的攻击面指标。 ### 威胁情报收集 收集与安全相关的实时网络情报。 ### 可解释风险评分 具有透明分解的风险计算。 ### 基于证据的发现 带有置信度评分的来源支持的情报卡。 ### 分析师结论 AI 生成的安全评估。 ### 推荐引擎 可操作的修复指南。 ### 持续监控 跟踪域名以进行持续暴露分析。 ## Bright Data 集成 此项目使用： ### Bright Data SERP API * 收集公开搜索情报 * 发现与威胁相关的信号 ### Bright Data 网络解锁器 * 从受保护来源检索公开网络内容 * 提高来源覆盖率 ## 技术栈 前端 * React * TypeScript * Vite * Tailwind CSS 后端 * Node.js * Express.js AI * OpenRouter * GPT-4o Mini 数据收集 * Bright Data SERP API * Bright Data Web Unlocker ## 架构 用户域名输入 ↓ Bright Data 智能收集 ↓ 威胁信号处理 ↓ AI 风险分析 ↓ 威胁分类 ↓ 风险评分 ↓ 建议 ↓ 执行报告 ## 演示域名 * tesla.com * okta.com * lastpass.com * ticketmaster.com ## 安装 ### 前端 npm install npm run dev ### 后端 npm install node server.js ## 环境变量 OPENROUTER_API_KEY=your_key VITE_BRIGHTDATA_API_KEY=your_key ## 许可证 MIT 许可证

标签：AI安全, AI驱动的安全, Bright Data, Chat Copilot, MITM代理, TShark, Web Intelligence, 企业安全, 品牌仿冒, 外部威胁检测, 威胁分类, 威胁情报, 威胁报告, 安全合规, 安全建议, 开发者工具, 开放源代码情报, 攻击面映射, 漏洞披露, 红队攻击, 网络代理, 网络安全, 网络资产管理, 自动化威胁分类, 隐私保护, 风险评分