Документация к R-Vision Assistant - аналитическому сервису по мониторингу угроз кибербезопасности, разработанной на хакатоне «Hack.Genesis», заказчик решения - R-Vision.
Система R-Vision Assistant является прототипом аналитического сервиса по мониторингу угроз кибербезопасности для полноценной помощи специалистам по ИБ.
Проект R-vision Assistant - cервис для сбора, визуализации и аналитики данных по угрозам кибербезопасности.
-
Выводит оперативный дашборд специалиста по ИБ, дает наглядную картину в любой момент - "что нового/вообще происходит в мире и в его сети сейчас"
-
Отображает подробную аналитику по событиям кибербезопасности за предыдущие периоды - в удобном и наглядном интерфейсе
-
Позволяет отследить текущие тренды по угрозам, увидеть различные срезы и фильтры по событиям, сделать выводы и применить их в своей работе
Уникальностью решения является не только удобный и понятный UX/UI-интерфейс, но и возможность работы с большим количество источников о киберугрозах, а также возможность добавления новых. Кроме этого - удобный и наглядный интерфей и большое количество вариантов визуализации и аналитических инструментов.
Стек проекта: NextJS, TypeScript, React, PostgreSQL, Mongo, Python, NLP Services, Docker.
У нас есть рабочая MVP-версия (минимально работоспособная версия продукта), которая не только обладает удобным интерфейсом, но достаточным функционалом, чтобы продемонстрировать основные аспекты решения задачи кейса. Мы запустили ее на внешнем сервере.
Спасибо организаторам за интересную задачу, мы будем рады продолжить сотрудничество!
Т.к. в проекте используется микросервисная архитектура, большая часть сервисов доступна для скачивания в виде контейнеров.
Для локального развертывания решения необходимо авторизоваться в GitHub Package Registry по инструкции и в корне проекта выполнить команду docker-compose up --build
Важно, что у вас должен быть установлен и запущен Docker.
После того, как установка всех необходимых зависимостей будет выполнена, вы сможете потестировать систему локально по ссылке http://localhost:3000/
Проект представляет собой монорепозиторий с прилинкованным субрепозиторием для Frontend (ссылка на папку frontend-service @ 881641e).
Исходный код серверной backend-части — в папке backend-service, исходный код ML-моделей на Python — в виде отдельного микросервиса в папке data-service.
Каждая директория по возможности содержит файл Makefile с базовыми командами.
Приложение состоит из микро-сервисов, включая сервис авторизации, сервис моделей, сервис-ui и т.д. ML модели размещены отдельно и запускаются в docker-контейнерах в требуемом окружении.
- Прототип проекта, т.е. рабочая MVP-версия (минимально работоспособная версия продукта).
- Предварительная дорожная карта и смета общих затрат по разработке и внедрению на архитектуре заказчика для пилотной версии проекта.