nandagopalmutyala/ThreatLens

# ThreatLens 一个由 AI 驱动的网络威胁情报平台，通过收集网络安全新闻，使用机器学习对威胁进行分类，利用自然语言处理（NLP）提取相关组织，并通过交互式 Flask 仪表板可视化安全洞察。 ## 概述 ThreatLens 旨在结合网页抓取、机器学习和 NLP 技术，实现网络安全新闻的自动化分析。该平台处理最新的安全头条，识别威胁的类型和严重程度，检测受影响的组织，并通过带有图表和可下载报告的交互式仪表板展示结果。 该项目展示了在一个应用中整合后端开发、机器学习、数据可视化以及网络安全概念的过程。 ## 功能 - 实时网络安全新闻收集 - 基于机器学习的威胁分类 - 针对检测到的威胁进行严重程度预测 - 使用 spaCy NLP 进行组织提取 - 带有实时统计数据的交互式仪表板 - 威胁分布可视化 - 累计威胁时间轴 - 搜索与过滤 - PDF 报告生成 - REST API 端点 - 仪表板自动刷新 ## 技术栈 ### 后端 - Python - Flask ### 机器学习 - Scikit-learn - TF-IDF Vectorizer - Multinomial Naive Bayes ### NLP - spaCy ### 数据处理 - Pandas - NumPy ### 前端 - HTML - CSS - Bootstrap 5 - JavaScript - Chart.js ### 网页抓取 - BeautifulSoup - Requests ## 项目结构 ``` ThreatLens/ │ ├── data/ ├── ml/ ├── nlp/ ├── reports/ ├── scraper/ ├── static/ │ ├── css/ │ ├── js/ │ └── images/ ├── templates/ ├── flask_app.py ├── requirements.txt └── README.md ``` ## 仪表板 仪表板提供： - 实时威胁源 - 威胁分布图 - 威胁时间轴 - 关键警报 - 高严重性威胁 - 公司检测 - CVE 检测 - 搜索 - PDF 导出 ## REST API | 端点 | 描述 | |----------|-------------| | `/api/news` | 返回处理后的威胁数据 | | `/api/stats` | 仪表板统计数据 | | `/api/threats` | 威胁分布 | ## 安装说明 克隆仓库 ``` git clone https://github.com/nandagopalmutyala/ThreatLens.git ``` 进入项目目录 ``` cd ThreatLens ``` 安装依赖 ``` pip install -r requirements.txt ``` 运行应用程序 ``` python flask_app.py ``` 打开浏览器 ``` http://127.0.0.1:5000 ``` ## 未来增强 - 用于网络攻击事件的交互式世界地图 - 使用深度学习进行威胁趋势预测 - 用户身份验证 - 电子邮件警报 - 云部署 - 数据库集成 - 历史分析 - 多源情报源 ## 作者 **Mutyala Nanda Gopal** 电子与通信工程 CVR 工程学院 GitHub https://github.com/nandagopalmutyala LinkedIn https://www.linkedin.com/in/nanda-gopal-mutyala-3875663b4 ## 许可证 本项目仅用于教育和学习目的。

标签：Apex, Flask, Splunk, 威胁情报, 开发者工具, 数据可视化, 机器学习, 网络安全, 网络测绘, 逆向工具, 隐私保护