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# Autonomous-AI-SOC-Analyst 一个使用 Python 生成合成服务器日志，并利用 Google Gemini AI 执行自主威胁分析的自动化安全运营实验室。 ## 项目概述 该项目模拟了一个现代化的安全运营中心 (SOC) 环境。它使用 Python 生成真实的服务器身份验证日志，并利用 **Google Gemini API** 分析这些日志，以查找潜在的安全威胁，例如暴力破解攻击。 该项目旨在弥合理论知识 (CompTIA CySA+) 与实际安全自动化之间的差距。 ## 功能特性 * **日志生成器：** 一个自定义 Python 脚本，用于创建包含来自各种 IP 地址的授权登录和失败尝试的 `server_logs.txt`。 * **AI 威胁检测：** 利用生成式 AI 解析日志，识别异常，并以通俗易懂的语言解释安全风险。 * **自动化工作流：** 展示 AI 如何协助 SOC 分析师减少手动日志审查所花费的时间。 ## 技术栈 * **语言：** Python * **API：** Google Gemini (Generative AI) * **环境：** Linux/Terminal, VS Code * **版本控制：** Git & GitHub ## 工作原理 1. **生成日志：** 运行 `log_generator.py` 开始创建模拟的 SSH 流量。 2. **分析：** AI SOC 分析师脚本读取日志，并将可疑模式发送给 Gemini 以获取“专家级”安全意见。 3. **警报：** 系统输出已识别的威胁和建议的补救步骤。 ## 未来增强计划 * 集成真实世界的 SIEM (Splunk/ELK) 日志摄取。 * 添加自动化事件响应（例如，自动拦截恶意 IP）。 * 扩展威胁检测以包含 SQL 注入和 XSS 模式。 Aegis Deceptive Intelligence ### AI 驱动的主动防御系统 & 蜜罐    ## 🛡️ 概述 **Aegis Deceptive Intelligence** 是一个旨在实时检测、分析和映射网络威胁的下一代“主动防御”系统。与传统的被动蜜罐不同，Aegis 使用 **生成式 AI (Gemini API)** 来分析攻击者的载荷并对其意图进行分类（例如，*僵尸网络招募*、*凭证收集*、*侦察*）。 该系统部署了“幽灵传感器”——模拟易受攻击端口 (SSH, HTTP, Telnet) 的低交互服务——以吸引和研究对手，而无需暴露实际的网络基础设施。 ## 🚀 关键特性 * **智能幽灵传感器：** 模拟易受攻击服务以捕获原始攻击数据的多端口监听器。 * **AI 威胁分类：** 使用大型语言模型 对每个捕获的命令进行详细的意图分析。 * **实时威胁地图：** 利用地理定位 API 实时可视化攻击者的来源。 * **加固架构：** 严格的 Linux 权限控制，以确保日志完整性和传感器安全。 ## 🔒 安全与加固 安全始于文件系统层面。该项目遵循 **最小权限原则**： * **日志完整性：** 对 `/logs` 目录的写入权限仅限于服务账户。 * **配置保护：** API 密钥和环境变量被严格锁定（仅 root 可读）。 * **审计跟踪：** 定期使用 `ls -la` 审计文件结构，以检测未经授权的修改。 ## 🛠️ 安装 1. **克隆仓库：** git clone [https://github.com/yourusername/aegis-deceptive-intelligence.git](https://github.com/yourusername/aegis-deceptive-intelligence.git) cd aegis-deceptive-intelligence 2. **设置环境：** pip install -r requirements.txt 3. **运行幽灵传感器：** sudo python3 sensor.py ## 📊 路线图 - [x] 基础 TCP 监听器（幽灵传感器） - [x] Linux 文件系统加固 - [x] 集成 Gemini API 进行意图分析 - [x] 仪表盘开发 (Streamlit) - [ ] Docker 容器化 *由 ASHITOSH S JOSHI 创建，作为网络安全与 AI 作品集的一部分。*

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