ShaikhaTheGreen/AI_n_Cybersecurity
GitHub: ShaikhaTheGreen/AI_n_Cybersecurity
一个展示人工智能技术在网络安全中基础应用的教学演示仓库，包含钓鱼检测、流量异常监控等实战Notebook。
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# AI 与网络安全仓库
欢迎来到 **AI 与网络安全** 仓库！本项目通过实际案例、模拟和分析，探讨了人工智能与网络安全的交叉领域。按照以下步骤，您可以使用 Google Colab 运行提供的示例。
## 目录
1. [关于本项目](#about-the-project)
2. [前置条件](#prerequisites)
3. [入门指南](#getting-started)
4. [在 Google Colab 中运行示例](#running-the-examples-in-google-colab)
5. [文件夹结构](#folder-structure)
6. [贡献](#contributing)
7. [许可证](#license)
## 关于本项目
本仓库演示了 AI 模型如何增强网络安全工作，包括：
- 网络钓鱼检测
- 网络异常检测
- 实时威胁监控
这些示例利用 Jupyter notebook 和 Python 脚本，结合预处理的数据集来展示这些应用。
## 前置条件
要继续操作，您需要：
1. 一个 Google 帐号，用于访问 [Google Colab](https://colab.research.google.com/)。
2. 对 Python 和机器学习概念有基本的了解。
3. 互联网连接，用于下载数据集和运行云端 notebook。
## 入门指南
1. **克隆仓库**：
git clone https://github.com/ShaikhaTheGreen/AI_n_Cybersecurity.git
2. **浏览内容**：
打开仓库根目录中的任何 `.ipynb` 文件即可浏览这些 notebook。支持这些 notebook 的 CSV 数据位于 [`datasets/`](datasets/) 目录中。
## 在 Google Colab 中运行示例
您可以在 Google Colab 上运行所有示例，而无需设置本地 Python 环境。请按照以下步骤操作：
### 步骤 1：在 Google Colab 中打开 Notebook
1. 在仓库根目录中，点击您想要运行的任何 `.ipynb` 文件：
- [`Phishing_Detection_Simulation.ipynb`](Phishing_Detection_Simulation.ipynb)
- [`Network_Traffic_for_Anomaly_Detection.ipynb`](Network_Traffic_for_Anomaly_Detection.ipynb)
- [`Real_Time_Network_Threat_Detection.ipynb`](Real_Time_Network_Threat_Detection.ipynb)
2. 在 GitHub 预览界面中，点击顶部的 **"Open in Colab"** 按钮（或者复制 notebook URL 并直接在 [Google Colab](https://colab.research.google.com/) 中打开）。
### 步骤 2：连接到 Google Colab Runtime
1. 点击 Colab 界面右上角的 **"Connect"**，连接到免费的 GPU/CPU runtime。
2. 通过检查状态指示器来验证 runtime 是否处于活跃状态。
### 步骤 3：安装依赖项
每个 notebook 都会在第一个单元格中使用 `!pip install` 安装其自己的依赖项——通常是 `pandas`、`scikit-learn`、`numpy` 和 `matplotlib`。只需运行第一个单元格即可。
### 步骤 4：下载数据集
数据集托管在 `datasets` 文件夹中。使用 `wget` 或 `gdown` 命令将它们下载到您的 Colab 环境中。示例：
```
!wget https://raw.githubusercontent.com/ShaikhaTheGreen/AI_n_Cybersecurity/main/datasets/network_traffic.csv
```
### 步骤 5：执行代码
按顺序运行 notebook 中的每个单元格，以便：
- 预处理数据。
- 训练 AI 模型。
- 可视化结果。
### 步骤 6：保存您的工作
根据需要将 notebook 和结果保存回您的 Google Drive 或本地计算机。
## 文件夹结构
```
AI_n_Cybersecurity/
├── Phishing_Detection_Simulation.ipynb # Logistic regression on labeled emails
├── Network_Traffic_for_Anomaly_Detection.ipynb # Anomaly detection on flow records
├── Real_Time_Network_Threat_Detection.ipynb # Streaming threat detection demo
├── datasets/ # CSV datasets for the notebooks above
│ ├── emails_dataset.csv
│ ├── network_traffic.csv
│ └── real_time_traffic.csv
├── README.md
├── LICENSE
├── CONTRIBUTING.md
└── CODE_OF_CONDUCT.md
```
## 许可证
本项目基于 MIT 许可证授权。详情请参见 [LICENSE](LICENSE) 文件。
欢迎通过本仓库的 Issues 标签页提出问题或提交功能请求。感谢您与我们一同探索 AI 与网络安全！
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