vishakha2121/ai-cyber-threat-detector
GitHub: vishakha2121/ai-cyber-threat-detector
一个基于 React 和 Flask 构建的全栈 AI 安全运营仪表板，利用 Google Gemini API 实现网络威胁的实时检测、智能预测与自动化响应。
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# 🛡️ AI Cyber Guardian - 智能威胁检测系统
[](https://github.com/yourusername/ai-cyber-threat-detector)
[](https://www.python.org/)
[](https://reactjs.org/)
[](https://flask.palletsprojects.com/)
[](https://ai.google.dev/)
[](LICENSE)
[](http://makeapullrequest.com)
## 📌 目录
- [概述](#overview)
- [功能](#features)
- [技术栈](#tech-stack)
- [架构](#architecture)
- [安装说明](#installation)
- [使用指南](#usage-guide)
- [API 文档](#api-documentation)
- [截图](#screenshots)
- [项目结构](#project-structure)
- [贡献指南](#contributing)
- [许可证](#license)
## 🌟 概述
**AI Cyber Guardian** 是一个高级安全运营仪表板，利用 Google 的 Gemini AI 来实时检测、预测和响应网络威胁。该项目使用 React.js 和 Python Flask 构建为全栈应用，展示了 AI 如何彻底改变网络安全运营。
### 🎯 为什么选择这个项目？
- **学习体验**：非常适合了解安全领域的 AI 集成
- **作品集展示**：面试时令人印象深刻的项目
- **实际应用**：真实的网络安全概念
- **可扩展基础**：可扩展用于企业级功能
## ✨ 功能
### 🚨 核心安全功能
| 功能 | 描述 | 状态 |
|---------|-------------|--------|
| **实时威胁检测** | 监控网络流量并识别可疑模式 | ✅ |
| **AI 驱动的预测** | 集成 Gemini API 进行智能威胁预测 | ✅ |
| **自动化事件响应** | 对检测到的威胁做出即时反应 | ✅ |
| **安全日志分析** | 深度分析系统日志和事件 | ✅ |
| **漏洞扫描** | 识别潜在的安全弱点 | ✅ |
### 📊 仪表板与分析
| 功能 | 描述 | 状态 |
|---------|-------------|--------|
| **交互式仪表板** | 精美的赛博主题 UI，提供实时数据 | ✅ |
| **威胁可视化** | 图表、图形和雷达显示 | ✅ |
| **安全评分** | 整体安全健康状况指示器 | ✅ |
| **活动时间轴** | 按时间顺序的事件查看器 | ✅ |
| **报告生成** | 为利益相关者生成 PDF 报告 | ✅ |
### 🔐 用户管理
| 功能 | 描述 | 状态 |
|---------|-------------|--------|
| **身份验证** | 安全的登录/注册系统 | ✅ |
| **基于角色的访问** | 管理员/用户权限控制 | ✅ |
| **会话管理** | 基于 JWT token 的身份验证 | ✅ |
| **审计追踪** | 跟踪用户操作 | ✅ |
## 🛠️ 技术栈
### **前端**
### **后端**
### **AI/ML**
### **数据库与 DevOps**
## 🏗️ 架构
## 📦 安装说明
### **前置条件**
- Python 3.9+
- Node.js 16+
- Git
- Google Gemini API Key
### **第一步：克隆仓库**
```
git clone https://github.com/yourusername/ai-cyber-threat-detector.git
cd ai-cyber-threat-detector
# 创建虚拟环境
python -m venv venv
# 激活虚拟环境
# Windows:
venv\Scripts\activate
# Mac/Linux:
source venv/bin/activate
# 安装依赖
pip install -r requirements.txt
# 配置环境变量
cp .env.example .env
# 编辑 .env 文件并添加你的 Gemini API key
# 初始化数据库
python -m app.database.init_db
# 运行 backend server
python app/main.py
cd frontend
# 安装依赖
npm install
# 配置环境变量
cp .env.example .env
# 运行 development server
npm run dev
```
标签：AMSI绕过, Flask, Gemini API, React, SOC仪表盘, Syscalls, 人工智能, 威胁检测, 异常检测, 用户模式Hook绕过, 网络安全, 请求拦截, 逆向工具, 隐私保护