tshriraj-del/syntheticid-lab

# SyntheticID Lab — 对抗性身份压力测试工具   ## 功能简介 SyntheticID Lab 能够针对任何平台的入驻或验证流程模拟全流程的 **AI 欺诈代理攻击** —— 然后将每一个被绕过的攻击步骤作为带标签的训练信号直接输入到 Rule Factory 中。 大多数欺诈平台基于历史已确认的欺诈行为来训练规则。而 SyntheticID Lab 则为**尚未发生的欺诈**生成规则。 ## 攻击模拟 给定平台类型（数字银行、加密货币交易所、借贷平台等）及其当前的防御机制，SyntheticID 会运行完整的 7-9 步攻击生命周期： ``` Step 1 — Platform Reconnaissance → probe APIs, rate limits, validation rules Step 2 — Synthetic Identity Construction → fabricate PII, generate SSN permutations Step 3 — Document Fabrication → GAN-generated ID documents, selfie spoofing Step 4 — Onboarding Attempt → submit synthetic identity through signup flow Step 5 — Verification Bypass → defeat liveness, document forensics, KYC Step 6 — Account Establishment → age the account, build transaction history Step 7 — Fraud Execution → initiate transfers, drain funds Step 8 — Evasion & Cleanup → cover tracks, rotate identity ``` 根据已部署的防御机制，每个步骤都会被标记为 **BYPASSED / DETECTED / UNCERTAIN**。 ## 特性 - **全生命周期攻击模拟** — 包含 7-9 个步骤，以专业的威胁情报口吻呈现 - **检测盲区图** — 对现有的每一项防御机制进行评级，并识别出关键缺失项 - **5维度暴露评分** — 身份伪造性、活体检测可绕过性、信号规避、规模化潜力和恢复速度 - **优先级建议** — 提供 4 项排序后的强化行动，并附带预估的欺诈降低百分比 % - **⚡ 反馈至 Rule Factory** — 一键将每个 BYPASSED（已绕过）的步骤作为带标签的欺诈盲区数据行（`fraud_typology`、`rule_score=0`、`ensemble_score=0.85`）发送给 REDWING 操作员，Rule Factory 将利用这些数据生成新检测规则并进行回测 - **Markdown 报告导出** — 提供结构化输出，可直接用于安全审查文档 ## 反馈闭环 这正是让 SyntheticID Lab 不仅仅是一个模拟器的原因： ``` Simulate attack → identify BYPASSED steps ↓ POST /syntheticid/ingest → Operator appends labelled rows to transactions.csv ↓ fraud_typology="synthetic_identity", rule_score=0, ensemble_score=0.85 Rule Factory detects gaps → generates candidate rules ↓ backtest → quality gate (precision > 78% auto-deploy) New rules deployed → better coverage → simulate again → repeat ``` ## 支持的攻击复杂度等级 - Script Kiddie（脚本小子） — 使用已知工具，定制化程度低 - Organised Criminal Group（有组织犯罪集团） — 协同作案、资金充足、具备规避检测意识 - **AI Fraud Agent（AI 欺诈代理）** — 由 LLM 编排、自适应、全自动化（默认选项） - Nation State（国家级黑客） — 具备持续攻击能力、资源充足、掌握 zero-day 攻击能力 ## 安装说明 ``` git clone https://github.com/tshriraj-del/syntheticid-lab cd syntheticid-lab npm install # 添加您的 LLM API key echo "VITE_ANTHROPIC_API_KEY=your_key_here" > .env npm run dev # 打开 http://localhost:5177 # 要启用 Feed to Rule Factory，还需在端口 8000 上运行 REDWING operator # 参见：https://github.com/tshriraj-del/redwing-fraud-os ``` ## 在 REDWING 中的定位 SyntheticID Lab 是**对抗性训练层**。它是整个技术栈中唯一生成带有类型标签欺诈数据的来源——而这正是 Rule Factory 生成精确且可部署规则所必需的。 | 系统 | 职责 | |---|---| | **SyntheticID Lab** | ← 对抗性模拟 + Rule Factory 训练数据源 | | **Rule Factory** | 自我进化的规则引擎 — 消费 SyntheticID 的输出 | | **ML Detection Lab** | 对每笔交易进行评分 (AUC 0.979, 23 features) | | **Network Intelligence** | 通过图分析进行实时欺诈团伙检测 | | **FraudSense** | 为升级案件提供的 LLM 调查副驾驶 | | **Fraud OS** | 连接所有系统的统一指挥中心 | → **[查看完整的 REDWING 平台](https://github.com/tshriraj-del/redwing-fraud-os)** ## 技术栈 React 18 · Vite · Tailwind CSS · LLM API *仅供欺诈与风险团队用于防御目的。*

标签：React, Syscalls, 域名收集, 密码管理, 对抗性AI, 欺诈检测, 红队评估, 自定义脚本, 金融安全