vishakha2121/ai-security-graph-intelligence
GitHub: vishakha2121/ai-security-graph-intelligence
基于 GNN 和知识图谱的企业级攻击路径检测与安全智能分析平台，利用图神经网络和 Gemini AI 自动发现多跳攻击链并量化风险。
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# AI 企业安全图平台
## 🚀 概述
由 AI 驱动的图安全平台，使用 GNN、Neo4j 和 Gemini AI 检测企业攻击路径。提供实时威胁可视化、漏洞映射以及基于 ML 的风险分析，以获取全面的安全情报。
## 🛠️ 技术栈
- **Backend**: Python, FastAPI, Neo4j, PostgreSQL, Redis
- **Frontend**: React.js, D3.js, Chart.js, Material-UI
- **ML/AI**: PyTorch Geometric, Gemini AI, scikit-learn
- **DevOps**: Docker, Kubernetes, GitHub Actions
## 📋 功能
- 基于图的攻击路径检测
- 实时漏洞映射
- AI 驱动的威胁预测
- 交互式安全仪表板
- Gemini AI 安全助手
- ML 驱动的风险分析
## 🚀 快速开始
### 前置条件
- Python 3.9+
- Node.js 16+
- Docker & Docker Compose
- Neo4j（或使用 Docker 化部署）
### 安装说明
\\\ash
# Clone repository
git clone https://github.com/vishakha2121/ai-security-graph-intelligence.git
cd ai-security-graph-intelligence
# Setup backend
cd backend
python -m venv venv
source venv/bin/activate # On Windows: venv\\Scripts\\activate
pip install -r requirements.txt
# Setup frontend
cd ../frontend
npm install
# Start with Docker
cd ..
docker-compose up -d
\\\
## 📊 架构
[在此处放置您的架构图]
## 🔑 环境变量
请使用 .env.example 模板在 backend 和 frontend 目录中创建 .env 文件。
## 📄 许可证
本项目基于 MIT 许可证授权。
## 👤 作者
Vishakha
## 📞 支持
如需支持，请发送邮件至 your-email@example.com 或创建 issue。
标签：AV绕过, FastAPI, Neo4j, React, Syscalls, 企业安全, 图神经网络, 威胁情报, 子域名突变, 开发者工具, 搜索引擎查询, 攻击路径分析, 测试用例, 网络资产管理, 请求拦截, 逆向工具