bettybombers696/ml-threat-intel
bettybombers696
基于机器学习的威胁情报系统，提供实时IOC分类、声誉评分及AI调查功能，整合多源数据进行快速分析与完整调查，助力安全团队识别和响应网络威胁。
下载次数: 0状态：社区镜像维护者：bettybombers696仓库类型：镜像最近更新：4 个月前
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如果你使用 DeepSeek、元宝 AI、Copilot、ChatGPT 等 AI 工具，协助配置轩辕镜像、编写 docker pull 命令、修改 Docker Compose 镜像地址、配置镜像加速、排查镜像拉取失败、分析报错日志等问题，请先让 AI 阅读并遵守轩辕镜像的规则文档。
只需在 AI 对话中先发送下面这句话即可：
请先完整阅读并严格遵守以下文档中的全部规则与要求：
https://xuanyuan.cloud/agents.md
在未充分阅读并理解该文档前，不要生成任何命令、配置、修改建议、故障排查方案或技术回答。后续所有输出都必须严格以该文档中的规范为最高优先级执行。查看 agents.md 用法指南与完整示范。国内用户首推 元宝 AI、DeepSeek 的深度思考模式，不推荐豆包 AI；Cursor 等编辑器可在对话 @ 该链接，或加入 User Rules。 若 AI 无法访问外链，可 打开说明文档 复制全文粘贴。文档会随站点更新，复制内容可能过期，建议定期检查。
ml-threat-intel
基于机器学习的威胁情报系统，用于实时IOC（指标指示器）分析。
核心功能
快速分析（机器学习 pipeline）
- 将IOC分类为
良性/可疑/恶意 - 生成0–100的声誉评分
- 数据来源：VirusTotal（35%）、AbuseIPDB（30%）、AlienVault OTX（20%）、Shodan（15%）
完整调查（4个阶段）
- 验证 — IP检查及初始OSINT（开源情报）收集
- 表面映射 — 开放端口、CVE漏洞、SSL信息（整合Shodan与MSF数据库）
- OSINT收集 — VirusTotal富集、OTX威胁脉冲、内部历史数据
- AI关联 — 使用Claude ***/***分析，规则引擎作为 fallback
API使用示例
bash# 分析单个IOC curl -X POST http://localhost:8001/analyze \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"ioc": "185.220.101.1"}' # 执行完整调查 curl -X POST http://localhost:8001/investigate/185.220.101.1
风险等级划分
| 评分范围 | 风险等级 | 建议操作 |
|---|---|---|
| 80–100 | 严重 | 立即阻断 |
| 60–79 | 高 | 调查并阻断 |
| 40–59 | 中 | 主动监控 |
| 20–39 | 低 | 人工审核 |
| 0–19 | 良性 | 无操作 |
部署示例
Docker Run
bashdocker run -d -p 8001:8001 bettybombers696/ml-threat-intel
所属项目
该镜像为Bojemoi Lab的一部分，是一个基于Docker Swarm运行的自动化红队/威胁情报实验室。
镜像拉取方式
您可以使用以下命令拉取该镜像。请将 <标签> 替换为具体的标签版本。如需查看所有可用标签版本，请访问 标签列表页面。
轩辕镜像加速拉取命令点我查看更多 ml-threat-intel 镜像标签
docker pull docker.xuanyuan.run/bettybombers696/ml-threat-intel:<标签>
DockerHub 原生拉取命令
docker pull bettybombers696/ml-threat-intel:<标签>
镜像拉取常见问题
功能
错误码
用户好评
来自真实用户的反馈，见证轩辕镜像的优质服务
oldzhang
运维工程师
Linux服务器
5
"Docker访问体验非常流畅，大镜像也能快速完成下载。"