yashqwerty1/trustguard-ai

# 🛡️ TrustGuard AI TrustGuard AI 是一个智能的安全运营中心（SOC）平台，旨在实时检测、调查、解释和缓解基于身份的网络威胁。 该平台将 AI 驱动的信任评分、行为风险分析、全球威胁情报、MITRE ATT&CK 映射和高管安全报告整合到一个交互式仪表板中。 # 🚀 问题陈述 传统的身份验证系统严重依赖密码、OTP 和静态规则。 现代网络攻击例如： - 账户接管 (ATO) - 不可能旅行攻击 - 恢复欺诈 - 凭证填充 - 密码喷洒 - 设备欺骗 可以绕过传统的安全机制。 TrustGuard AI 引入了一个自适应的身份信任引擎，在授予访问权限之前持续评估用户行为和风险信号。 # 🎯 解决方案 TrustGuard AI 分析多种身份信号并生成： - 身份信任评分 - AI 驱动的安全决策 - 行为风险评估 - 实时威胁检测 - 自动化事件调查 - 高管安全报告 该平台可帮助安全团队在发生入侵之前检测到攻击。 # ✨ 核心功能 ## 🧠 AI 身份信任引擎 使用以下内容计算动态信任评分： - 设备情报 - 地理位置分析 - 行为生物识别 - 登录模式 - 历史活动 - 风险信号 ### 信任决策 | 信任评分 | 决策 | |------------|------------| | 80-100 | 允许 | | 50-79 | 需要 OTP | | 30-49 | 人工审核 | | 0-29 | 阻止 | ## 🌍 全球风险情报 交互式 3D 地球仪可视化显示： - 登录来源 - 登录目的地 - 移动速度 - 不可能旅行检测 - 风险评分分析 - AI 决策结果 ## ⚔️ 攻击模拟器 模拟真实世界的身份攻击： ### 正常登录 - 受信任的设备 - 已知位置 - 低风险 ### 新设备登录 - 设备指纹不匹配 - 需要额外验证 ### 不可能旅行 - 物理上不可能的位置变化 - 账户接管指标 ### 恢复欺诈 - 可疑的密码恢复尝试 - 身份不匹配检测 ## 📊 AI 决策引擎 提供可解释的 AI 决策，包括： - 置信度评分 - 风险因素 - 威胁归因 - 决策推理 - MITRE ATT&CK 映射 ## 🗺️ MITRE ATT&CK 集成 将威胁映射至： - T1078 - 有效账户 - T1098 - 账户操纵 - T1110 - 凭证访问 帮助 SOC 分析师了解攻击者的行为。 ## 🚨 实时威胁源 实时威胁监控显示： - 严重级别 - 威胁类型 - 受影响的用户 - 调查访问 ## 🔔 实时告警通知 针对以下情况的自动 SOC 告警： - 不可能旅行 - 恢复欺诈 - 设备异常 - 凭证滥用 ## 🔍 事件调查中心 详细的事件调查工作流，包括： - 威胁分析 - 风险分解 - 设备情报 - 移动分析 - VPN 检测 - AI 建议 ## 📄 自动化调查报告 生成可下载的事件报告，包含： - 事件 ID - 威胁信息 - 风险评分 - AI 决策 - 风险因素 - 防欺诈影响 ## 👤 用户风险画像 分析用户级别的风险状况： - 信任评分 - 已知设备 - 登录历史 - 既往事件 - AI 建议 ## 🤖 AI 安全 Copilot 内置 AI 助手提供： - 威胁摘要 - 调查指导 - 安全建议 - 上下文感知分析 ## 📈 信任评分分析 通过以下内容跟踪信任度随时间的演变： - 历史趋势 - 身份风险变化 - 威胁影响分析 ## 📊 威胁分布仪表板 针对以下内容的可视化威胁分析： - 高风险事件 - 中风险事件 - 低风险事件 ## 💼 高管董事会视图 CISO 级别的仪表板显示： - 事件总数 - 阻止的欺诈 - 安全 ROI - 风险趋势 - 业务影响指标 # 🏗️ 架构 ``` User Activity │ ▼ Identity Trust Engine │ ▼ Risk Analysis Layer │ ▼ AI Decision Engine │ ├────────► ALLOW ├────────► OTP REQUIRED ├────────► MANUAL REVIEW └────────► BLOCK │ ▼ SOC Dashboard │ ▼ Investigation & Reporting ``` # 🛠️ 技术栈 ## 前端 - Next.js - React - TypeScript - Tailwind CSS - Three.js - React Globe GL ## 后端 - FastAPI - Python - SQLite ## 安全框架 - MITRE ATT&CK - 身份风险分析 - 行为安全模型 # 📸 平台模块 ### 安全运营中心 - 身份信任核心 - 全球风险情报 - AI 决策引擎 - 威胁源 ### 调查 - 事件调查抽屉 - 用户风险画像 - AI Copilot ### 高管 - 高管董事会视图 - 安全指标 - 防欺诈分析 # 💰 业务影响 TrustGuard AI 展示了 AI 驱动的身份安全如何： - 减少账户接管 - 防止欺诈损失 - 提升用户体验 - 最小化误报 - 加速安全调查 模拟防欺诈示例： | 攻击类型 | 阻止的欺诈金额 | |------------|------------| | 新设备登录 | ₹25,000 | | 不可能旅行 | ₹8,50,000 | | 恢复欺诈 | ₹10,00,000 | # 🚀 本地运行 ## 克隆仓库 ``` git clone https://github.com/YOUR_USERNAME/trustguard-ai.git ``` ``` cd trustguard-ai ``` ## 前端 ``` cd frontend npm install npm run dev ``` 前端： ``` http://localhost:3000 ``` ## 后端 ``` cd backend pip install -r requirements.txt ``` ``` uvicorn main:app --reload ``` 后端： ``` http://localhost:8000 ``` # 🎬 演示流程 1. 启动安全中心 2. 登录平台 3. 查看身份信任仪表板 4. 模拟攻击场景 5. 观察信任评分变化 6. 分析 AI 决策 7. 打开调查中心 8. 生成调查报告 9. 查看用户风险画像 10. 展示高管董事会视图 # 🌟 未来增强 - 真实的 LLM 集成 - SIEM 集成 - 威胁情报源 - 自适应 MFA - 基于风险的身份验证 - 欺诈检测模型 - SOC 自动化剧本 - 多租户企业支持 # 👨‍💻 作者 **Yash Upadhye** 数据科学 | AI/ML | 网络安全 | 身份安全 - LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/yash-upadhye-440778188 - GitHub: https://github.com/yashqwerty1 # 🏆 黑客松项目 TrustGuard AI 是作为一个 AI 驱动的网络安全和身份保护平台而开发的，展示了下一代身份威胁检测、风险情报和安全运营自动化。

标签：AI风险评估, SOC平台, 威胁情报, 安全运营, 开发者工具, 扫描框架, 自动化攻击, 身份威胁检测, 逆向工具