Pravallikapotnuru18/CyberSuraksha-AI
GitHub: Pravallikapotnuru18/CyberSuraksha-AI
面向关键基础设施的 AI 网络弹性防御平台原型，以静态前端仪表盘模拟展示日志分析、威胁检测和自动化响应的完整安全运营流程。
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[README.md](https://github.com/user-attachments/files/30278691/README.md)
# CyberSuraksha — AI 驱动的网络弹性平台
黑客松原型仪表板，展示了用于关键基础设施（电力网格、银行业、医疗保健、政府、教育）的端到端 AI 网络防御流水线。
**实时模拟包括：**
- 日志收集器 — 来自特定行业源的模拟遥测数据
- AI 引擎 — 带有置信度评分的行为异常检测
- MITRE ATT&CK 映射器 — 实时战术/技术热力图
- 风险评分 — 实时组织风险仪表
- 自动化响应引擎 — 针对每个事件的建议操作
- 事件时间线与报告（MTTD/MTTR 风格的指标）
它是一个独立的 `index.html` 文件（无需构建步骤，无需后端）——非常适合快速部署参加黑客松。
## 2 分钟内提交 (GitHub Pages)
1. 在 GitHub 上创建一个新的代码仓库（例如 `cybersuraksha`），设置为公开。
2. 将 `index.html`（以及此 `README.md`）上传到仓库——可以直接在 github.com 上拖放（"Add file → Upload files"），或者通过 git 进行操作：
git init
git add index.html README.md
git commit -m "CyberSuraksha hackathon prototype"
git branch -M main
git remote add origin https://github.com//cybersuraksha.git
git push -u origin main
3. 进入仓库的 **Settings → Pages** → 在 "Build and deployment" 下，设置 **Source: Deploy from a branch**，分支选择 **main**，文件夹选择 **/(root)** → Save。
4. 等待约 30–60 秒。你的实时 URL 将会是：
https://.github.io/cybersuraksha/
5. 将该 URL 提交到黑客松，如果需要源代码，请同时提交仓库 URL（`https://github.com//cybersuraksha`）。
## 提交表单的注意事项
- **列出的技术栈：** React.js, Node.js, Python, TensorFlow, OpenAI API, MongoDB, Firebase（根据您的文档）——这里的原型是作为轻量级的静态模拟构建的（HTML/CSS/JS + Chart.js），因此无需服务器即可即时部署；在您的演示中请说明，生产架构（在“架构”部分有描述）通过这些后端/ML 服务对此进行了扩展。
- 显示的所有数据均为演示目的而模拟——如果评委询问实时数据源，请对此予以说明。
标签：后端开发, 多模态安全, 数据可视化