shri30a/SentinelAI

# SentinelAI — AI 驱动的网络安全事件响应平台 ## 概述 SentinelAI 是一个现代化的网络安全调查平台，旨在模拟安全运营中心 (SOC) 分析师的工作流程。 用户可以上传安全证据——包括钓鱼邮件、日志文件、PDF 报告和其他受支持的工件——并接收包含以下内容的 AI 生成的调查报告： - 威胁严重性分类 - 置信度评分 - MITRE ATT&CK 技术映射 - 执行调查摘要 - 自动提取的入侵指标 (IOC) - 优先级事件响应建议 - 可下载的 PDF 事件报告 该应用程序将现代的 React 前端与 FastAPI 后端以及 Google 的 Gemini AI 相结合，创建了一个真实的端到端网络安全调查工作流程。 ## 功能 ### AI 安全分析 - 使用 Google Gemini 进行 AI 驱动的调查 - AI 不可用时的智能回退规则引擎 - 基于上传内容的动态分析 - 自动提取 PDF 文本 - 实时上传处理 ### 威胁情报 - 威胁严重性分类（低 / 中 / 高） - 置信度评分 - MITRE ATT&CK 技术映射 - 自动提取 IOC - 域名 - URL - IP 地址 - 电子邮件地址 ### 事件响应 - 执行调查摘要 - 优先级的 P1–P4 响应措施 - 安全分析师建议 - 可下载的 PDF 事件报告 ### 现代用户体验 - 响应式 React 仪表板 - 拖放式文件上传 - 上传进度动画 - AI 响应的打字机动画 - 交互式调查卡片 - 受 SOC 启发的暗色界面 - 由 Framer Motion 驱动的动画 UI ## 截图 建议的截图： ``` assets/dashboard.png assets/upload.png assets/phishing-analysis.png assets/report-download.png ``` ## 技术栈 ### 前端 - React - TypeScript - Vite - Tailwind CSS - shadcn/ui - Framer Motion - Lucide React - Axios ### 后端 - Python - FastAPI - Google Gemini API - PyMuPDF - ReportLab - Pydantic - Uvicorn ## 项目结构 ``` SentinelAI │ ├── backend │ ├── app │ │ └── main.py │ ├── requirements.txt │ └── .env │ ├── frontend │ ├── src │ │ ├── components │ │ ├── hooks │ │ ├── lib │ │ ├── pages │ │ ├── services │ │ └── types │ └── package.json │ └── README.md ``` ## 安装说明 ### 克隆仓库 ``` git clone https://github.com/YOUR_USERNAME/SentinelAI.git cd SentinelAI ``` ### 后端设置 ``` cd backend python -m venv venv # Windows venv\Scripts\activate pip install -r requirements.txt ``` 在后端目录中创建一个 `.env` 文件： ``` GEMINI_API_KEY=YOUR_API_KEY ``` 运行后端： ``` python -m fastapi dev app/main.py ``` ### 前端设置 ``` cd frontend npm install npm run dev ``` 打开： ``` http://localhost:5173 ``` ## 示例工作流程 1. 上传钓鱼邮件、日志文件或 PDF。 2. SentinelAI 从上传的文档中提取可读文本。 3. Google Gemini 分析证据。 4. 应用程序： - 对威胁进行分类 - 映射 MITRE ATT&CK 技术 - 提取入侵指标 - 生成执行调查摘要 - 提出优先响应建议 5. 将生成的事件报告下载为 PDF。 ## 示例输出 ``` Threat Level: High Confidence: 94% MITRE ATT&CK: T1566 – Phishing Indicators of Compromise: • suspicious-login.com • support@security-alert.com • 185.199.xxx.xxx Recommended Actions: P1 • Block malicious domain P2 • Reset affected credentials P3 • Review authentication logs P4 • Verify MFA enforcement ``` ## 未来改进 - 批量文件调查 - 集成 VirusTotal - AbuseIPDB 扩充 - CVE 查找 - 威胁情报源 - YARA 规则匹配 - 威胁时间线可视化 - 调查历史 - 用户身份验证 - 云部署 ## 学习心得 构建 SentinelAI 增强了我在以下方面的经验： - 全栈软件工程 - React 和 TypeScript - FastAPI REST API 开发 - 使用 Google Gemini 集成 AI - PDF 解析和文档处理 - 网络安全调查工作流程 - MITRE ATT&CK 框架 - 现代 UI/UX 开发 - 异步后端编程 - 端到端应用架构 ## 免责声明 SentinelAI 是一个教育性的作品集项目，旨在演示 AI 辅助的网络安全工作流程。它仅供演示之用，不应作为企业安全监控或事件响应平台的替代品。 ## 作者 **Shrihan Anikapati** 电气与计算机工程荣誉专业 数学专业 德克萨斯大学奥斯汀分校 GitHub: https://github.com/shri30a LinkedIn: https://linkedin.com/in/www.linkedin.com/in/shrihan-anikapati ## 许可证 该项目基于 MIT 许可证授权。

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