jerisadeumai/zero-shield-cli
GitHub: jerisadeumai/zero-shield-cli
一款基于 OODA 循环和多种大模型的 AI 原生 AWS 安全代理，可将自然语言指令转化为实时云端威胁调查与自动修复操作。
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# Zero-Shield CLI: AI 原生 AWS 终端代理
[](https://opensource.org/licenses/MIT)
[](https://www.python.org/downloads/)
[](https://aws.amazon.com/)
[](#development-status)
**Zero-Shield CLI** 是一个 AI 原生的安全编排器，可将自然语言转化为即时的 AWS 安全操作。专为需要快速进行云威胁调查和补救的安全分析师、DevSecOps 工程师和事件响应人员而构建。
## 开发状态
**分支:** agent-v2-dev
**版本:** v2.0.0-dev
**状态:** 仅限开发和测试
**最后更新:** 2026年3月17日
**⚠️ 不推荐用于生产环境**
此开发分支包含：
- 152 个自动化测试（97.4% 通过率，4 个在 Windows 上跳过）
- 5 层安全加固（开发测试）
- 跨 14 个服务的 32 个 AWS 操作
- 全面的文档和验证
## 快速开始
**📺 观看实时演示：** [Zero-Shield CLI 实战演示](https://www.youtube.com/watch?v=iTuvqgTAUhA) - 观看 [2026年3月3日提交](https://github.com/jerisadeumai/zero-shield-cli/commit/9c56283724b7e1dcd16349833026ce9c731eb17c) 的现场演示！
选择您的部署环境：
| 环境 | 设置时间 | 最适合 |
|-------------|------------|----------|
| **[AWS CloudShell](environments/cloudshell/SETUP.md)** | 2 分钟 | 生产使用，继承 IAM 角色 |
| **[本地开发](environments/local/SETUP.md)** | 5 分钟 | 开发、测试、自定义 |
**平台兼容性：**
- ✅ **Windows** (Windows 10+) - 完整支持 ANSI 颜色
- ✅ **Linux/Unix** (Ubuntu 20.04+) - 原生 POSIX 支持
- ✅ **macOS** (macOS 12+) - 原生终端兼容性
- ✅ **AWS CloudShell** - 自动继承 IAM 凭证
**最快启动方式 (CloudShell)：**
```
# 上传 zero_shield_cli.py 到 CloudShell
# 配置环境
cp environments/cloudshell/.env.example .env
# 使用你的 GITHUB_TOKEN 和 QUARANTINE_SG_ID 编辑 .env
# 运行
python3 zero_shield_cli.py
```
**本地开发：**
```
# 1. Clone repository
git clone https://github.com/jerisadeumai/zero-shield-cli.git
cd zero-shield-cli
# 2. Install dependencies
pip install -r requirements.txt
# 3. Configure environment
cp environments/local/.env.example .env
# 使用 AWS credentials 和 GITHUB_TOKEN 编辑 .env
# 运行
python3 zero_shield_cli.py
```
## 计划中的部署选项
未来的版本将包含其他部署方法：
- **Docker** - 具有预配置环境的容器化部署
- **EC2 Instance** - 在 AWS EC2 上直接部署并集成 IAM 角色
- **AWS Lambda** - 用于事件驱动安全性的 Serverless 函数部署
- **Container Platforms** - Kubernetes、ECS 和其他编排平台
**计划中的 AI 模型集成：**
- **Amazon Nova AI Models** - 集成 Amazon 的 Nova 基础模型以增强推理能力
- **AWS Bedrock** - 支持 Claude、Llama 和其他 Bedrock 托管的模型
- **AWS SageMaker** - 自定义模型部署和微调功能
*这些计划在未来的版本中推出，在 v2.0.0-dev 预览版中不可用。*
## Zero-Shield 功能
```
# 自然语言安全运营
> "What instances are currently running?"
> "Inspect the security groups for instance i-0123456789abcdef0"
> "This instance looks compromised. Isolate it immediately."
> "Show me all GuardDuty findings from the last 24 hours"
> "What's the cost impact of running these instances?"
```
**关键能力：**
- 跨 14 个服务类别的 **32 个 AWS 操作**（EC2、IAM、S3、RDS、Lambda、CloudWatch、GuardDuty、KMS、DynamoDB、EFS、WAF、CloudTrail、Cost Explorer、CloudWatch Logs）
- **5 个 LLM 模型**（GPT-4o、Llama-3.3-70B、Phi-4、DeepSeek-V3、gpt-4o-mini）
- **OODA Loop 框架**（观察-调整-决策-行动）
- **安全加固**（5 层凭证脱敏、加密状态）
- **上下文感知记忆**（知识图谱在重启后依然保留）
## 文档
### 入门指南
- **[快速入门指南](QUICK_START.md)** - 5 分钟设置
- **[AWS 设置指南](aws-setup/IAM_POLICIES.md)** - IAM 策略与权限
- **[命令参考](docs/user-guide/COMMANDS.md)** - 所有可用命令
- **[使用示例](docs/user-guide/EXAMPLES.md)** - 真实场景
### 环境设置
- **[CloudShell 设置](environments/cloudshell/SETUP.md)** - AWS CloudShell 部署
- **[本地开发](environments/local/.env.example)** - 本地环境配置
### 技术文档
- **[架构概览](docs/architecture/ARCHITECTURE.md)** - OODA 框架、内存管理
- **[OODA Loop 详情](docs/architecture/OODA.md)** - 认知周期实现
### 质量保证
- **[测试报告](validation/TEST_REPORTS.md)** - 全面的测试结果
- **[验证报告](validation/reports/)** - 完整的审计历史
## 安全与信任
Zero-Shield 经过了广泛的安全加固（开发测试）：
- **分析了 3,069 行代码** - 开发测试：未发现严重漏洞
- **100% 代码覆盖率（开发测试）** - 152 个测试，97.4% 通过率（148 个通过，4 个在 Windows 上跳过）
- **5 层凭证脱敏（开发测试）** - AWS 凭证绝不会被记录
- **加密的状态文件（开发测试）** - 静态会话数据受保护
- **人在回路（开发测试）** - 破坏性操作需要确认
[查看详细验证报告 →](validation/reports/)
## 规格与验证
Zero-Shield CLI 建立在全面的形式化规范和基于属性的测试之上：
- **[50 个已验证需求](.kiro/specs/zero-shield-cli-comprehensive-spec/requirements.md)** - 使用 EARS 协议的完整系统需求
- **[30 个正确性属性](.kiro/specs/zero-shield-cli-comprehensive-spec/design.md)** - 具有基于属性测试的形式化属性
- **[共 152 个测试](.kiro/specs/zero-shield-cli-comprehensive-spec/tasks.md)** - 8 个动作检测 + 66 个综合测试 + 35 个安全测试 + 44 个基于属性的测试
- **97.4% 测试通过率** - 148 个测试通过，4 个跳过（Windows 文件权限测试）
- **基于属性的测试** - 使用 Hypothesis 库保证通用正确性
- **往返完整性** - 会话状态和知识图谱持久化已验证
- **安全属性** - 凭证脱敏、提示注入防护、HITL 确认
全面规范涵盖：
- REPL 接口和 OODA loop 认知周期
- 跨 14 个服务类别的 32 个 AWS 操作
- 多模型 LLM 支持（5 个模型）
- 5 层安全架构
- 跨平台兼容性（Unix/Linux、Windows、AWS CloudShell）
- 具有原子写入的加密持久存储
- 速率限制处理和 API 弹性
[查看完整规范 →](.kiro/specs/zero-shield-cli-comprehensive-spec/)
## 使用 Kiro 开发
`agent-v2-dev` 分支广泛使用 **[Kiro](https://kiro.dev)** 开发 —— 这是一个 AI 驱动的开发助手，实现了快速的、规范驱动的开发：
**Kiro 驱动的开发产物：**
- **[全面规范](.kiro/specs/zero-shield-cli-comprehensive-spec/)** - 50 个需求、30 个正确性属性、完整实现计划
- **[自定义引导规则](.kiro/steering/)** - 针对产品、技术栈、结构和通信的项目特定 AI 指导
- **基于属性的测试** - 使用 Hypothesis 库的 44 个自动化正确性属性
- **文档生成** - 代码与文档之间的自动同步
- **质量保证** - 对所有 50 个需求和 30 个属性进行系统化验证
**开发方法论：**
1. **规范优先** - 在实现之前创建形式化需求和设计文档
2. **基于属性的测试** - 通过自动化属性验证保证通用正确性
3. **迭代优化** - 在整个开发过程中根据规范持续验证
4. **文档同步** - 自动验证文档与实现的一致性
**致谢：**
- 使用 [Kiro](https://kiro.dev) 开发 - AI 驱动的开发助手
- 通过 [AWS SDK for Python (Boto3)](https://github.com/boto/boto3) 集成 AWS 服务
- 通过 [GitHub Models API](https://github.com/marketplace/models) 进行 LLM 推理
- 通过 [Hypothesis](https://hypothesis.readthedocs.io/) 进行基于属性的测试
特别感谢：
- [@awslabs](https://github.com/awslabs) - AWS SDK 和工具
- [@aws](https://github.com/aws) - AWS 平台和服务
- Amazon Web Services 提供的 CloudShell 环境
这种开发方法展示了具有形式化规范的 AI 辅助开发如何能够产出高质量、经过充分测试且文档完善的软件。
## AWS 权限
Zero-Shield 需要特定的 AWS IAM 权限。我们提供三个策略级别：
| 策略 | 用例 | 权限 |
|--------|----------|-------------|
| **[最小权限](aws-setup/policies/zero-shield-minimal.json)** | 只读调查 | EC2 describe、IAM list |
| **[标准权限](aws-setup/policies/zero-shield-standard.json)** | 大多数安全操作 | + S3、RDS、Lambda、CloudWatch |
| **[完整权限](aws-setup/policies/zero-shield-full.json)** | 完整功能 | + 隔离、密钥停用 |
[详细的 IAM 设置指南 →](aws-setup/IAM_POLICIES.md)
## 交互式演示
设置完成后尝试这些示例命令：
```
# 调查工作流
/target i-0123456789abcdef0 # Set target instance
inspect instance # Get detailed info
check its security groups # Analyze SG rules
what vpc is it in? # VPC information
# 安全评估
list guardduty findings # Recent threats
show me iam users without mfa # IAM security gaps
what s3 buckets are public? # Storage exposure
# 成本分析
estimate cost for this instance # Cost projection
show 7 day spend breakdown # Recent spending
```
## 生产状态
**当前版本：** v2.0.0-dev
**状态：** 开发分支 - 尚未发布
**分支：** agent-v2-dev
**主分支最后提交：** 2026年3月3日 (commit: d3754fc)
**开发分支更新：** 2026年3月13-17日
**开发质量指标：**
- 主脚本 ([zero_shield_cli.py](zero_shield_cli.py)) 包含 3,069 行代码
- 共 152 个测试，97.4% 通过率（148 个通过，4 个在 Windows 上跳过）
- 8 个动作检测测试 ([tests/test_action_detection.py](tests/test_action_detection.py))
- 66 个综合 E2E 测试 ([tests/test_comprehensive_e2e.py](tests/test_comprehensive_e2e.py))
- 35 个安全验证测试 ([tests/test_security_fixes.py](tests/test_security_fixes.py))
- 44 个基于属性的测试：
- [tests/test_property_aws_sanitization.py](tests/test_property_aws_sanitization.py)
- [tests/test_property_credential_redaction.py](tests/test_property_credential_redaction.py)
- [tests/test_property_final_batch.py](tests/test_property_final_batch.py)
- [tests/test_property_knowledge_graph.py](tests/test_property_knowledge_graph.py)
- [tests/test_property_remaining_batch1.py](tests/test_property_remaining_batch1.py)
- [tests/test_property_session_state.py](tests/test_property_session_state.py)
- 平台特定：Windows（跳过 4 个测试 - 文件权限测试），Linux/Unix/macOS/CloudShell（运行所有 152 个测试）
## 贡献
欢迎贡献！详情请参阅 [贡献指南](CONTRIBUTING.md)。
**快速贡献设置：**
```
git clone https://github.com/jerisadeumai/zero-shield-cli.git
cd zero-shield-cli
pip install -r requirements.txt
python3 -m pytest tests/ # Run all 152 tests
```
## 支持
- **问题反馈：** [GitHub Issues](https://github.com/jerisadeumai/zero-shield-cli/issues)
- **文档：** [命令参考](docs/user-guide/COMMANDS.md)
- **设置帮助：** [快速入门指南](QUICK_START.md)
## 许可证
本项目采用 MIT 许可证授权 - 详情请参阅 [LICENSE](LICENSE) 文件。
**首席架构师：** Jeri L3D | JeriSadeuM
**仓库：** https://github.com/jerisadeumai/zero-shield-cli
**实时演示：** [YouTube - Zero-Shield CLI 实战演示](https://www.youtube.com/watch?v=iTuvqgTAUhA) *(演示 2026年3月3日的提交 [9c56283](https://github.com/jerisadeumai/zero-shield-cli/commit/9c56283724b7e1dcd16349833026ce9c731eb17c))*
**版权 © 2026 Jeri L3D | JeriSadeuM | 保留所有权利**
*Zero-Shield CLI：AI 与 AWS 安全在思维速度上的交汇。*
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