herobhai69/SnoopLog
GitHub: herobhai69/SnoopLog
SnoopLog 是一个利用 Isolation Forest 算法将网络日志与财务账本数据进行跨层关联分析的反欺诈检测原型，帮助银行发现网络异常与金融欺诈之间的隐藏联系。
Stars: 0 | Forks: 0
# 🕵️♂️ SnoopLog：统一威胁与欺诈检测
**SnoopLog** 是一个闭环的 Machine Learning 原型，旨在解决银行安全中的一个重大盲点：IT 网络日志（IP、设备）与财务分类账（转账金额、余额）之间的脱节。
通过摄取组合的遥测数据并利用 **Isolation Forest** 异常检测算法，SnoopLog 将高风险的金融转账与可疑的网络行为相关联，从而在实时仪表板中生成优先级的、人类可读的警报。
## ✨ 核心功能
* **无监督异常检测：** 使用 Scikit-Learn 的 `IsolationForest` 在海量数据集中识别异常值，无需预先标记的欺诈案例。
* **跨层关联引擎：** 业务逻辑，用于检查标记的财务异常（例如，巨额转账）是否与网络异常（例如，未知 IP）共享时间线。
* **交互式威胁信息流：** 使用 Streamlit 构建的响应式、支持暗黑模式的 UI，供安全管理员审查、冻结或忽略警报。
## 🛠️ 技术栈
* **核心逻辑：** Python, Pandas, NumPy
* **Machine Learning：** Scikit-Learn (Isolation Forest)
* **前端仪表板：** Streamlit
## 🚀 快速入门指南
### 1. 克隆代码库
```
git clone [https://github.com/herobhai69/snooplog.git](https://github.com/herobhai69/snooplog.git)
cd snooplog
```
标签：Apex, Kubernetes, Python, Streamlit, 反欺诈, 威胁情报, 开发者工具, 异常检测, 无后门, 机器学习, 访问控制, 逆向工具