社交媒体欺诈检测代理(PoC)
概述
这是一个高级 AI驱动的取证仪表板 旨在检测和分析社交媒体机器人网络。它结合了a FastAPI/SQLite后端 带着一个 反应前端 和一个 Gemini 2.5闪光剂 提供自主调查能力。
主要特点
🕵️ 自主代理
- 自我纠正调查员:可以通过首先自主检查视频统计数据来调查诸如“尖峰期间发生了什么?”之类的模糊查询。
- 工具:
get_video_stats(峰值检测),run_read_only_sql(通用查询),fetch_suspicious_users.
📊 取证仪表板(React)
- 用户风险浏览器:带有“警报原因”的标记用户的可排序列表(例如。, *Spike参与*).
- 交互式图表:点击活动图中的任何数据点,深入了解特定小时的流量。
- 丰富的用户配置文件:显示模拟生物、位置、头像和 风险叙述 解释为什么用户被标记。
🛡️ 检测逻辑
- 新鲜机器人:年龄\<48小时,速度快。
- Sleeper机器人:在攻击期间突然激活的休眠时间超过90天的旧帐户。
- 尖峰分析:每小时流量的统计异常检测。
技术栈
- 前端:React(Vite)、Chart.js、Lucide Icons。
- 后端:Python快速API、SQLite。
- 人工智能:谷歌双子座2.5 Flash(通过
google-genaiSDK)。
设置和运行
- 环境:
创建一个 .env 文件:
GOOGLE_API_KEY=your_gemini_api_key- 再进行:
# Backend
pip install fastapi uvicorn google-genai python-dotenv asyncio
# Frontend (in /web_app)
cd web_app
npm install- 生成数据:
python data_gen.py- 发射系统:
- 后端: python web_server.py (在端口8000上运行) - 前端: npm run dev (在端口5173上运行)
- 访问:打开
http://localhost:5173在您的浏览器中。
项目结构
web_server.py:主FastAPI应用程序和代理定义。data_gen.py:生成具有自然流量与机器人流量的模拟数据库。web_app/:React仪表板的源代码。
