Signal OPS

一个用于安全研究和训练的全频谱、全源信号情报融合平台。Signal OPS 将数十个开放采集源——WiFi/蓝牙/蜂窝基站数据库、互联网暴露扫描器、摄像头索引、ADS-B 航班数据源、卫星 TLE 跟踪以及 SDR/APRS 网络——整合到一个战术地图和 Flask API 中，将射频、蜂窝、空域、轨道和监控领域关联到一个实时作战画面中，并可选地叠加 AI 辅助威胁摘要。

功能特性

• 统一 RF/OSINT 扫描 — 一次调用即可并行分发到 WiFi、蓝牙、蜂窝基站、物联网、摄像头和飞机数据源，进行去重并评分结果。
• 摄像头发现 — 通过坐标或国家，从 Shodan、FOFA、BinaryEdge、Windy Webcams、OpenStreetMap 监控节点和 Insecam 获取数据。
• 蜂窝情报 — 蜂窝基站查询（WiGLE、OpenCellID），支持离线 MCC/MNC → 运营商/国家解析以及 IMSI 捕获器 / Stingray 启发式检测。
• 无线威胁检测 — 流氓 / 邪恶双子接入点检测和蓝牙追踪器（AirTag、Tile、SmartTag…）识别。
• 空域监控 — 通过 adsb.fi 和 OpenSky 实时 ADS-B、紧急应答机编码解码、无人机启发式检测，以及基于飞机 NAC-P 推导的 GPS 干扰热力图。
• 轨道跟踪 — CelesTrak TLE 摄取，支持 SGP4 传播、任务分类和 SatNOGS 地面站叠加。
• SDR 与 APRS — 公共 KiwiSDR 接收器地图和 APRS.fi 电台查询。
• IP 威胁情报 — 多源聚合（ipinfo、AbuseIPDB、CriminalIP、LeakIX、ZoomEye），附带轻量级端口扫描和综合风险评分。
• 监视列表与警报 — 跟踪特定 BSSID、SSID、IP、MAC 或 ICAO 十六进制代码，并在扫描期间获取命中。
• AI 分析（可选） — 提供密钥时，Google Gemini 将扫描结果总结为评估和风险等级。

几乎所有数据源都是可选的。如果未设置密钥，该获取器将被优雅跳过——免费数据源（OpenStreetMap、Insecam、ipinfo.io、ADS-B、CelesTrak、KiwiSDR）无需任何密钥即可工作。

截图

SIGINT 地图 — 统一多源视图

主地图将 WiFi、蓝牙、蜂窝、摄像头和飞机图层融合在同一区域上，并提供 OSM 摄像头、ALPR/Flock 网络和警察分局的可切换叠加层。

监控与 CCTV

监控数据源	CCTV 发现

监控列表对每个设备进行评分（例如 "可疑度 35/100：未认证摄像头"），并合并来自 WiGLE、Insecam 和 OSM 的路由器、电视和暴露摄像头。CCTV 视图按数据源分组显示发现的摄像头，并附带每个摄像头的风险及实时/元数据状态。

蜂窝基站情报与 SDR / APRS

蜂窝基站热力图	SDR / APRS 网络

蜂窝基站情报绘制基站密度图，支持 MCC/MNC 运营商查询；SDR 视图映射公共 KiwiSDR 接收器和 APRS 电台，支持呼号查询。

系统要求

• Python 3.9+
• 下方列出的 Python 包

核心依赖：

flask
requests
python-dotenv

推荐（启用完整功能——缓存、速率限制、卫星传播）：

cachetools        # 有界地理缓存（缺失时回退到无界字典）
flask-limiter     # 请求速率限制
sgp4              # /api/satellites 的卫星位置传播
google-genai      # Gemini AI 分析（仅在使用 GEMINI_API_KEY 时需要）

安装全部内容：

pip install flask requests python-dotenv cachetools flask-limiter sgp4 google-genai

设置

1. 克隆并进入项目

git https://github.com/emrekybs/signalops.git
unzip signalops-v1.zip

2. （可选）创建虚拟环境

python -m venv venv
source venv/bin/activate      # Windows: venv\Scripts\activate

3. 安装依赖

pip install -r requirements.txt

如果没有 requirements.txt，请使用上方“系统要求”部分中的 pip install 命令行。

4. 配置环境

复制示例文件并填写你拥有的密钥：

cp .env.example .env

然后打开 .env 并粘贴你的 API 密钥。每个密钥都是可选的——将任意行留空（或删除）即可禁用该数据源。请参阅下一节了解每个密钥的用途及获取位置。

5. （可选）添加本地数据集

如需即时、离线的摄像头和分局查询，请将这些文件放在 data/ 目录下（或将 DATA_DIR 指向其他位置）：

data/CAMERAS_WITH_NETWORK_DATA.geojson   # 点要素（摄像头）
data/police_precincts_usa.geojson        # 面要素（美国分局）
data/camera_networks.json                # 网络共享元数据
data/tiles/{z}/{x}/{y}.json              # 可选的分块摄像头数据集

如果这些文件不存在，应用将自动回退到实时 OpenStreetMap Overpass 查询。

6. 运行

python app_v2.py

服务器启动于 **http://0.0.0.0:8080**。在浏览器中打开 http://localhost:8080。

随时检查哪些提供商已成功加载：

GET /api/status     # 有效 vs. 缺失的密钥
GET /api/debug      # 每个密钥的布尔值 + 实时 WiGLE 认证测试

环境变量

在项目根目录创建 .env 文件。以下是应用读取的完整列表。

数据源 API 密钥（全部可选）

应用配置

无需密钥的数据源（始终开启）

以下数据源无需任何配置：OpenStreetMap Overpass、Insecam、EarthCam、ipinfo.io、ADS-B（adsb.fi / OpenSky）、CelesTrak TLE、SatNOGS 和 KiwiSDR。

.env.example

将此保存为仓库中的 .env.example，以便其他人了解格式：

# ── Signal OPS 环境 ──
# 每个密钥都是可选的。留空即可禁用该数据源。

# WiFi / 蓝牙 / 蜂窝
WIGLE_API_NAME=
WIGLE_API_TOKEN=
OPENCELLID_API_KEY=

# 互联网暴露扫描器
SHODAN_API_KEY=
CENSYS_API_ID=
CENSYS_API_SECRET=
ZOOMEYE_API_KEY=
FOFA_EMAIL=
FOFA_API_KEY=
HUNTERHOW_API_KEY=
NETLAS_API_KEY=
LEAKIX_API_KEY=
CRIMINALIP_API_KEY=
BINARYEDGE_API_KEY=

# 摄像头与 IP 信誉
WINDY_API_KEY=
ABUSEIPDB_API_KEY=

# 飞机与业余无线电
ADSB_API_KEY=
APRS_FI_KEY=

# AI 分析
GEMINI_API_KEY=
GEMINI_MODEL=gemini-2.0-flash

# 应用配置
DATA_DIR=./data
FLASK_SECRET_KEY=

API 概览

以下为公开的部分端点（完整列表请参阅源代码）：

注意事项与限制

• 某些提供商（如 ZoomEye、CriminalIP）可能受到某些 ISP 上 TLS 干扰的影响，默认在部分扫描列表中已禁用——请参阅源代码中的内联注释，通过 VPN/代理重新启用。
• 各提供商的速率限制差异很大；免费层级可能很小（例如 WiGLE 蜂窝约为每天 100 次查询）。应用会尽可能跳过或退避，但您有责任遵守每个提供商的限制。
• 本地数据集是可选的，但相比实时 Overpass 查询，可大幅加快摄像头/分局查询速度。