MohammedHabibQureshi/AI-Based-Web-Security-Suite

# 🛡️ 基于 AI 的 Web 安全套件

     

# 📖 目录 - 概述 - 功能 - 技术栈 - 系统架构 - 项目结构 - 安装说明 - 运行项目 - Docker 部署 - 项目工作流 - 项目截图 - 演示视频 - 未来改进 - 贡献 - 许可证 # 📖 概述 **基于 AI 的 Web 安全套件** 是一个现代的全栈网络安全平台，旨在简化 Web 应用安全测试和监控。 该应用程序集成了： - 🔍 自动漏洞扫描器 - 🤖 Google Gemini AI 安全分析 - 🛡️ Web 应用防火墙 (WAF) - 📊 交互式仪表盘 - 📑 PDF 安全报告 - ⚡ 实时监控 - 📡 WebSocket 通知 - 🗄 PostgreSQL 数据库 - 🔄 使用 Celery 和 Redis 进行后台扫描处理 其目标是为开发人员和安全专业人员提供一个集识别、监控和缓解 Web 安全威胁于一体的解决方案。 # ✨ 功能 - ✅ 用户身份验证与授权 - ✅ 网站管理 - ✅ 漏洞扫描器 - ✅ SQL 注入检测 - ✅ 跨站脚本攻击 (XSS) 检测 - ✅ HTTP 安全标头分析 - ✅ AI 驱动的漏洞解释 - ✅ 自动安全报告 - ✅ Web 应用防火墙 (WAF) - ✅ 仪表盘分析 - ✅ 扫描历史记录 - ✅ 实时通知 - ✅ 后台扫描执行 - ✅ PostgreSQL 存储 - ✅ REST API - ✅ Swagger API 文档 # 🛠 技术栈 ## 后端 - FastAPI - Python - SQLAlchemy - Alembic - PostgreSQL - Redis - Celery - Uvicorn ## 前端 - React - JavaScript - HTML5 - CSS3 - Vite ## 人工智能 - Google Gemini API ## 安全 - Web 应用防火墙 (WAF) - 漏洞扫描器 - 身份验证与授权 - OWASP 安全检查 # 🏗 系统架构

# 📂 项目结构 ``` AI-Based-Web-Security-Suite/ │ ├── backend/ │ ├── app/ │ ├── scanners/ │ ├── waf/ │ ├── reports/ │ ├── requirements.txt │ └── run_waf.py │ ├── frontend/ │ ├── src/ │ ├── public/ │ └── package.json │ ├── screenshots/ │ ├── docker-compose.yml │ ├── README.md │ └── LICENSE ``` # ⚙️ 安装与设置 ## 前置条件 在运行项目之前，请安装以下软件： - Python 3.11+ - Node.js (v18+) - PostgreSQL - Redis - Git ## 📥 克隆仓库 ``` git clone https://github.com/MohammedHabibQureshi/AI-Based-Web-Security-Suite.git cd AI-Based-Web-Security-Suite ``` # 🚀 初始设置与安装 ## 后端设置 (Python 虚拟环境) 在项目根目录打开终端，导航到 backend 文件夹，创建虚拟环境并安装依赖项： ``` cd backend python -m venv venv .\venv\Scripts\activate pip install -r requirements.txt ``` ## 前端设置 (Node.js / NPM) 在项目根目录打开另一个终端，导航到 frontend 文件夹，并安装包依赖项： ``` cd frontend npm install ``` # ▶️ 本地运行套件 启动**三个独立的终端**。 ## 🖥️ 终端 1 – 启动后端 API 服务器 该服务负责处理： - 数据库 ORM - 用户身份验证 - 漏洞扫描 - WebSocket 广播 - AI 处理 ``` cd backend .\venv\Scripts\uvicorn.exe app.main:app --port 8000 --reload ``` ### 后端 API ``` http://localhost:8000 ``` ### Swagger 文档 ``` http://localhost:8000/docs ``` ## 🛡️ 终端 2 – 启动 WAF 代理服务器 该服务会拦截实时 HTTP 请求，使用基于特征的规则过滤恶意流量，并将合法请求转发到目标网站。 ``` cd backend .\venv\Scripts\python.exe run_waf.py ``` ### WAF 代理 ``` http://localhost:8080 ``` ## 💻 终端 3 – 启动 React 前端仪表盘 ``` cd frontend npm run dev ``` ### 前端仪表盘 ``` http://localhost:5173 ``` # 🐳 通过 Docker Compose 运行 如果已安装 Docker，只需一条命令即可启动完整的应用程序栈（前端、后端、PostgreSQL、Redis 等）。 ### 步骤 1 重命名环境文件。 ``` copy .env.example .env ``` ### 步骤 2 构建并启动所有容器。 ``` docker-compose up -d --build ``` Docker Compose 会自动启动： - FastAPI 后端 - React 前端 - PostgreSQL - Redis - Celery Worker - WAF 服务 # 🌐 默认 URL | 服务 | URL | |----------|-----| | 前端仪表盘 | http://localhost:5173 | | 后端 API | http://localhost:8000 | | API 文档 | http://localhost:8000/docs | | WAF 代理 | http://localhost:8080 | # 🔄 项目工作流 ``` User │ ▼ React Frontend Dashboard │ ▼ FastAPI Backend ┌─────────┴─────────┐ │ │ ▼ ▼ Vulnerability Scanner Google Gemini AI │ │ └─────────┬─────────┘ ▼ Security Analysis │ ▼ PostgreSQL Database │ ▼ PDF Report Generation Incoming HTTP Traffic │ ▼ Web Application Firewall │ ▼ Target Web Application ``` # 📸 项目截图 ## 1️⃣ 登录页面 ## 2️⃣ 仪表盘  ## 3️⃣ 网站管理  ## 4️⃣ 漏洞扫描器  ## 5️⃣ 扫描进度  ## 6️⃣ AI 安全分析  ## 7️⃣ Web 应用防火墙  ## 8️⃣ 安全报告  ## 9️⃣ 活动日志  # 🎥 项目演示 下面提供了该项目的完整演示。 演示内容包括： - 项目概述 - 登录 - 仪表盘 - 网站管理 - 漏洞扫描 - AI 分析 - WAF 防护 - 报告生成 - 活动日志 ▶️ **观看演示** [](https://YOUR_VIDEO_LINK_HERE) # 🚀 未来改进 - Docker 部署 - Kubernetes 支持 - IDS/IPS 集成 - CVE 数据库集成 - SIEM 集成 - 电子邮件警报 - 多用户角色 - 机器学习威胁检测 - 云部署 (AWS/Azure) # 🤝 贡献 欢迎贡献代码！ 1. Fork 该仓库。 2. 创建一个功能分支。 3. 提交您的更改。 4. 推送到您的分支。 5. 发起一个 Pull Request。 # 📄 许可证 该项目基于 **MIT 许可证** 授权。 # 👨‍💻 作者 **Mohammad Habib Qureshi** B.Tech – 计算机科学工程 (IoT 网络安全与区块链专业) KL University ⭐ **如果您觉得这个项目有用，别忘了给仓库点个 Star！**

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