yasin786-my/Threat-Intelligence-System

# Thread Intelligence 系统 一个本地优先的安全运营中心 (SOC) 仪表板，用于网络遥测、ML 辅助的威胁分类以及**仅限应用层**的 IP 封禁。它绝不会更改主机防火墙。 有关完整的安装和黑客马拉松演示说明，请参阅[设置和演示指南](docs/SETUP_AND_DEMO.md)。 ``` Safe local generator / Scapy capture → Flask prediction pipeline → MongoDB ↓ ↕ Socket.IO In-app block middleware ← React SOC dashboard ``` ## 快速开始 ### Docker（推荐） ``` docker compose up --build ``` 打开 `http://localhost:5173`。演示凭据为 `admin / admin123` 和 `viewer / viewer123`。 ### 本地开发 ``` cd backend python -m venv .venv .venv\Scripts\activate pip install -r requirements.txt python app.py cd ../frontend npm install npm run dev ``` 如果 MongoDB 未运行，后端将以完全填充的演示模式启动。提供 `MONGO_URI` 以持久化数据。 ## 安全流量演示 模拟器会自动登录到本地演示 API。其硬安全防护仅接受环回/私有 Docker 网络目标，并且其合成源地址 (`10.240.0.42`) 与浏览器的环回请求不同，因此演示自动封禁功能不会锁定本地仪表板。 ``` python scripts/safe_traffic_generator.py --attack ``` 它向本地 `/api/predict` 端点发送遥测数据；它不会扫描或泛洪真实的网络目标。 ## CIC-IDS2017 训练 从[加拿大网络安全研究所](https://www.unb.ca/cic/datasets/ids-2017.html)下载 CIC-IDS2017 CSV 流量数据，将所有下载的 CSV 或解压的文件夹放在 `dataset/` 下，然后运行： ``` pip install pandas python ml/train_model.py dataset --max-rows-per-file 50000 ``` 该脚本会清理数值流，训练/评估 Random Forest，打印质量指标，并将模型存储在 `backend/models/cic_ids_rf.joblib`。在该工件被集成之前，运行时包含一个透明的基于规则的回退机制，以便立即可进行演示。 ## API 除 `/health` 和 `/auth/login` 外，所有 `/api/*` 端点都需要 `Authorization: Bearer `。 | 方法 | 端点 | 用途 | |---|---|---| | POST | `/auth/login` | 获取带有角色的 JWT | | GET | `/dashboard`, `/traffic`, `/alerts`, `/statistics` | 仪表板数据 | | POST | `/predict` | 摄取/预测本地遥测数据 | | GET/POST | `/blocked-ips`, `/block-ip` | 应用封禁管理 | | POST | `/unblock-ip` | 管理员解封 | | GET | `/attack-history`, `/reports/csv`, `/settings` | 分析/导出/配置 | ## 安全设计 Flask `before_request` 中间件会针对 `blocked_ips` 检查每个正常的应用程序请求，并为活动封禁返回所需的 `403` JSON payload。过期条目会自动停止拦截。此范围特意排除了主机级别的防火墙更改。 ## 项目布局 `frontend/` Vite React 仪表板 · `backend/` Flask/Socket.IO API · `ml/` 训练 · `scripts/` 安全演示工具 · `dataset/` 本地数据集文件 · `docker-compose.yml` 部署。 ## 未来改进 将训练好的工件集成到运行时特征映射中，添加经过身份验证的 Scapy 捕获工作线程、邮件提供商配置、定期的 PDF 报告、真正的容器健康探针以及经过审核的生产级用户存储。 ## 许可证 MIT

标签：AMSI绕过, Apex, Flask, MongoDB, React, Syscalls, Ubuntu, 威胁检测, 安全运营中心, 机器学习, 网络映射, 请求拦截, 逆向工具