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# 🧠 AI-SOC 协同驾驶：智能 DevSecOps 与威胁响应平台 🚨 **AI-SOC 协同驾驶**是一个**云原生 DevSecOps** 平台，通过**大语言模型（LLM）**、**实时威胁检测、自动修复和 AI 可观测性**进行了增强。它连接了安全、自动化和智能，实现了大规模智能安全运营中心（SOC）运作。 ## 🔥 核心亮点 - 🤖 **基于 LLM 的威胁情报与分类** - ⚡ **基于 GitOps 和零信任的实时自动修复** - 📜 SBOM + SCA 分析器（Trivy、Syft 等） - 🔍 LLM 增强的安全分析与取证 - 🛡️ 驱动 CI/CD 的 DevSecOps，策略即代码 - 🔔 通过 Discord 和邮件进行聊天/语音告警 - 📚 基于记忆的威胁知识库 - 📊 驱动威胁趋势分析的 AI 仪表板 ## 🧩 架构模块 ``` AI-SOC-Co-Pilot/ ├── Module-0: Core Infra Setup (Terraform + KIND) ├── Module-1: CI/CD with GitHub Actions or Jenkins ├── Module-2: SBOM + SCA Scanning (Syft + Trivy) ├── Module-3: LLM Threat Classifier (LangChain + HF) ├── Module-4: Auto-Remediation Engine (OPA + ArgoCD) ├── Module-5: AI Observability (Prometheus + GPT Analysis) ├── Module-6: Threat Knowledge Base (Vector DB + Memory) ├── Module-7: Alerting (Discord, Mail, Web UI) ├── Module-8: Zero Trust Extension (OPA + Istio + Vault) ``` ## 🧠 使用技术 | 领域 | 工具 / 技术栈 | |--------------------|-----------------------------------------------------| | **基础设施即代码** | Terraform, KIND (K8s), AWS (可选) | | **CI/CD** | GitHub Actions, Jenkins | | **DevSecOps** | Trivy, Syft, Checkov, Grype | | **LLM 层** | LangChain, Hugging Face Transformers, OpenAI GPT | | **自动修复** | OPA Gatekeeper, Argo CD | | **可观测性** | Prometheus, Loki, Grafana, GPT 日志分析 | | **告警** | Discord Bot, 邮件告警, Slack (可选) | | **知识库** | FAISS, Qdrant, ChromaDB | | **零信任** | Istio, Vault, Boundary, Rego 策略 | ## 🚀 快速开始 ### 1. 前置条件 - Docker + KIND (容器内 Kubernetes) - Terraform CLI - Python 3.10+（用于 LLM 模块） - 访问 HuggingFace 或 OpenAI API - AWS CLI（可选，用于云部署） ### 2. 部署说明 ``` # 克隆 repo git clone https://github.com/your-org/ai-soc-co-pilot.git cd ai-soc-co-pilot # 引导基础设施 cd Module-0 terraform init terraform apply -auto-approve # 为每个模块安装必要工具 cd ../Module-2 bash install_scanners.sh # 启动 LLM Classifier cd ../Module-3 python threat_classifier.py --input "suspicious log or CVE" ``` ## 📊 仪表板与告警 * ✅ Prometheus + Grafana 仪表板（通过 Helm 自动安装） * ✅ AlertManager + Discord Webhooks + MailGun/SES * ✅ 由 GPT-4/Claude 驱动的“解释告警”界面 ## 🧠 基于记忆的威胁知识库 * 使用 LangChain Memory + 向量数据库（FAISS/Chroma） * 保留先前检测到的威胁、修复方案和模式 * 支持对话式回忆与威胁关联 ## 🔐 零信任扩展（模块-8） * 策略即代码：OPA + Rego + Gatekeeper * 使用 Istio 进行身份感知的微隔离 * 使用 Vault 进行密钥管理 * 用于即时访问控制的 Boundary ## 📦 集成 * GitHub + GitHub Actions * Discord 告警 * 邮件通知（SES/Mailgun） * 可选：Splunk/ELK 集成 ## 🤖 LLM 威胁分类示例提示 ``` Classify this log: "Connection from IP 192.168.10.5 detected with repeated auth failures" Expected Output: { "severity": "high", "type": "Brute Force", "recommended_action": "Block IP and notify admin" } ``` ## 📂 未来增强计划 * ✅ Slack + WhatsApp 机器人集成 * ✅ 为 SOC 语言微调的 LLM 模型 * ✅ 自动伸缩修复器 * ✅ 语音转威胁输入模块 ## 👨‍💻 维护者 **Saksham Goyal** 📍 印度德里 🔗 [领英](https://linkedin.com/in/saksham-goyal-ab3a1817b) 💻 [GitHub](https://github.com/sakshamgoyal01) 📧 [sakshamgoyal1974@gmail.com](mailto:sakshamgoyal1974@gmail.com) ## 📄 许可证 本项目采用 MIT 许可证授权。 ``` --- ### ✅ 后续步骤（可选） Would you like me to: - Generate an `architecture.png` diagram? - Set up a GitHub Actions CI for LLM threat pipelines? - Package this as a ready-to-deploy Helm chart? Let me know — we can make this project world-class. ```

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