PhilipL/InfoSecAI-finalProj

InfoSecAI-finalProj

這是一個基於 Gradio 的資訊安全防護系統，用於模擬校園入口網站的異常行為檢測和身份驗證。系統利用 HDBSCAN 進行異常檢測，並結合環境變數來設定 SMTP 郵件通知。

專案結構

InfoSecAI-finalProj/
├── app.py                      # Gradio 應用程式主檔案
├── requirements.txt            # Python 依賴項清單
├── SimHei.ttf                  # 中文字體檔案 (用於 Matplotlib 顯示)
├── baseline_logs.csv           # 歷史日誌數據 (用於模型訓練和基準)
├── hdbscan_model.pkl           # HDBSCAN 模型檔案
├── le_action.pkl               # Label Encoder (action)
├── le_ip.pkl                   # Label Encoder (IP)
├── logger_service.py           # 日誌服務模組
└── README.md                   # 專案說明文件 (包含 Hugging Face Spaces 配置)

環境變數設定 (Hugging Face Spaces)

為了應用程式能正常運作，請在 Hugging Face Spaces 的「Settings」->「Repository secrets」中設定以下環境變數：

• —SMTP_HOST：SMTP 伺服器地址
• —SMTP_PORT：SMTP 伺服器端口 (通常是 587)
• —SMTP_USERNAME：SMTP 登入用戶名 (發送郵件的郵箱地址)
• —SMTP_PASSWORD：SMTP 登入密碼 (或應用程式專用密碼)
• —SMTP_FROM：發送郵件的地址 (如果與 SMTP_USERNAME 相同則可省略)
• —APP_BASE_URL：您的 Hugging Face Spaces 應用程式的 URL (例如 https://your-username-your-space-name.hf.space)
• —FIXED_TEST_EMAIL：用於測試郵件發送的固定電子郵件地址
• —GROQ_API_KEY：如果啟用 Groq AI 分析功能，請提供 API Key
• —ENABLE_HDBSCAN：設置為 1 以啟用 HDBSCAN 異常檢測，設置為 0 則禁用。

啟動應用程式

Hugging Face Spaces 會自動安裝 requirements.txt 中的依賴並運行 app.py。您無需手動執行啟動指令。

測試與使用

1. 1.部署後，訪問您的 Hugging Face Spaces URL。
2. 2.透過模擬器輸入 IP、Cookie 等資訊，並嘗試登入或執行各項操作。
3. 3.觀察「即時 Log 與 AI 判定區」和「異常 Log 分析」來查看系統的檢測結果。
4. 4.您也可以在管理員介面調整防護強度和觸發自動測試。

如有任何問題，請隨時提出！