Harikagolusu/ThreatLens-AI
GitHub: Harikagolusu/ThreatLens-AI
基于 RAG 架构的智能网络安全问答助手，结合 MITRE ATT&CK 知识库与 Google Gemini 模型为安全分析师提供准确的威胁情报对话式查询服务。
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# ThreatLens AI
一个基于 AI 的网络安全助手，它使用 **Retrieval-Augmented Generation (RAG)** 基于官方 [MITRE ATT&CK Enterprise](https://attack.mitre.org/) 知识库来回答用户的问题。
ThreatLens AI 会提取官方的 MITRE ATT&CK Enterprise STIX 数据集，将其索引到 FAISS 向量数据库中，并利用 Google Gemini API 为网络安全查询提供准确且结合上下文的响应。
## 功能（已实现与规划中）
- **RAG Pipeline** — 摄取、分块、嵌入并检索 MITRE ATT&CK Enterprise STIX 数据
- **FastAPI 后端** — 用于处理查询和健康监控的 RESTful API
- **React 前端** — 使用 Vite 和 Tailwind CSS 为网络安全分析师构建的交互式现代聊天界面
- **Google Gemini API** — 利用 Google 的高级语言模型实现高性能生成
- **FAISS 向量搜索** — 对 ATT&CK 技术、战术和缓解措施进行高效的语义搜索
- **语音交互** *(未来规划)* — 支持 speech-to-text 和 text-to-speech
## 目录结构
```
threatlens-ai/
├── backend/ # FastAPI application source code
│ ├── api/ # API route handlers and routers
│ ├── rag/ # RAG pipeline (ingestion, retrieval, generation)
│ ├── services/ # Business logic and orchestration layer
│ ├── models/ # Pydantic schemas and domain models
│ ├── utils/ # Shared utilities and helpers
│ ├── config.py # Application configuration (Pydantic Settings)
│ ├── .env.example # Backend environment variable template
│ └── main.py # FastAPI application entry point
├── frontend/ # React frontend built with Vite and Tailwind CSS
├── data/
│ ├── raw/ # Raw MITRE ATT&CK STIX dataset downloads
│ ├── processed/ # Cleaned and normalized dataset files
│ └── chunks/ # Document chunks ready for embedding
├── vector_db/ # FAISS vector index storage
├── docs/ # Project documentation
├── tests/ # Unit and integration tests
├── requirements.txt # Python dependencies
├── package.json # Frontend Node dependencies (in frontend/)
├── .gitignore # Project git ignore
└── README.md
```
## 技术栈
| 组件 | 技术 |
|------------------|-------------------------------|
| 语言 | Python 3.11+ & Node.js |
| 后端 API | FastAPI + Uvicorn |
| 前端 | React (Vite) + Tailwind CSS |
| RAG 框架 | LangChain |
| 向量数据库 | FAISS |
| LLM | Google Gemini API |
| 数据验证 | Pydantic |
| 配置 | python-dotenv |
## 安装说明
### 前置条件
- Python 3.11 或更高版本
- Node.js（用于前端）
- Git
### 设置
1. **克隆代码库**
git clone
cd threatlens-ai
2. **后端设置**
# 创建并激活虚拟环境
python -m venv .venv
# Windows
.venv\Scripts\activate
# macOS / Linux
source .venv/bin/activate
# 安装 Python 依赖
pip install -r requirements.txt
3. **前端设置**
cd frontend
npm install
4. **配置环境变量**
# 复制示例后端配置
cp backend/.env.example backend/.env
# 重要提示：编辑 backend/.env 并添加你的 GEMINI_API_KEY
## 运行
### 启动 FastAPI 后端
在项目根目录下（确保你的虚拟环境已激活）：
```
uvicorn backend.main:app --reload --host 0.0.0.0 --port 8000
```
### 验证 API
- 根 endpoint：[http://localhost:8000/](http://localhost:8000/)
- 健康检查：[http://localhost:8000/health](http://localhost:8000/health)
- 交互式文档：[http://localhost:8000/docs](http://localhost:8000/docs)
### 启动 React 前端
打开一个新的终端窗口，导航到 `frontend` 目录：
```
cd frontend
npm run dev
```
前端将可以通过终端中提供的 URL 访问（通常是 `http://localhost:5173`）。
## License
待定
标签：AV绕过, FastAPI, MITM代理, React, Syscalls, 人工智能, 检索增强生成(RAG), 用户模式Hook绕过, 网络安全助手, 逆向工具