
Piattaforma di rilevamento delle minacce e monitoraggio continuo basata su ML, progettata per architetture federali zero trust.
Piattaforma di rilevamento delle minacce basata su ML e monitoraggio continuo progettata per architetture federali zero-trust. Nativa OSCAL, allineata a FedRAMP Moderate, audit con catena di hash, ensemble di anomalie a tre modelli.
make setup # install bun + python deps
make dev-up # bring up the local stack via docker compose
make dev # turbo dev across workspaces
make smoke # end-to-end smoke test
Apri http://localhost:3000 per la dashboard.
| Path | Scopo |
|---|
docs/platform.md | Punto di ingresso per l'onboarding degli ingegneri — inizia qui |
docs/architecture.md | Specifica tecnica principale |
docs/deep-dive.md | Posizionamento strategico e contesto di mercato |
docs/design.md | Sistema di design visivo |
docs/runbooks/ | Operazioni, DR, deployment, gestione dei costi |
compliance/ | Artefatti OSCAL, modelli di minaccia, mapping KSI, DFD |
any, niente funzioni non tipizzate.services/audit-sink/ per il writer di audit log con catena di hash.apps/ # Next.js apps — marketing site and analyst dashboard
services/ # Backend services — api, alert-engine, audit-sink, ...
packages/ # Shared types and design tokens
infra/ # Docker, Helm, Terraform, OPA, demo deployment
compliance/ # OSCAL, threat models, FedRAMP KSI mappings, DFDs
eval/ # Datasets, performance harness, DR test, smoke tests
docs/ # Architecture, design, runbooks, deep dive
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