buor90/Agentic-LLM-for-Cybersecurity-Incident-Response

# 用于网络安全事件响应的智能体 LLM（开发中） 本项目的目标是设计一个由大型语言模型驱动的智能体系统，用于分析安全警报并支持网络安全事件响应。该系统能够解读来自监控工具的事件，识别潜在的攻击模式，对威胁进行分类，并生成结构化的缓解建议。 ## 系统架构 ``` SIEM Alerts (via Email) ↓ Phase 1: Email Parser → Structured JSON ↓ Phase 2: CoT Agent ↓ Phase 3: Memory System (Redis + MySQL) ↓ Phase 4: Feedback Loop + Self-Refine (agent learns from self-review) ↓ Phase 5: RAG Integration ( using LangChain ) ↓ Phase 6: MCP Server Integration (tool connectors) ↓ Phase 7: CoT + ReAct Agent (upgraded - action execution) ↓ Phase 8: Testing (VM + SIEM validation) ``` ## 核心组件 ### 阶段 1：Email 解析器 - 从 SIEM 警报邮件中提取结构化数据 - 规范化警报字段：alert_type、severity、source_ip、target_user、affected_assets - 输出干净的 JSON 供下游处理 ### 阶段 2：CoT 智能体（临时） - **Prompt 类型：** 思维链 (Chain of Thought, CoT) - **知识来源：** MITRE ATT&CK + CVE 数据库 - **流程：** 观察 → 思考 → 建议 - **输出：** 针对安全措施的文本建议 - 包含用于保持输出一致性的少样本示例 ### 阶段 3：记忆系统 - **短期记忆 (Redis)：** 最近的决策和模式 - **长期记忆 (MySQL)：** 历史决策和事件 - 为反馈和学习到的模式提供存储基础设施 - 智能体可以检索过去的决策作为上下文 ### 阶段 4：反馈循环与自我优化 - **自我优化：** 智能体批判性地审查自身的建议 - 反馈存储在记忆系统 (Redis + MySQL) 中 ### 阶段 5：RAG 集成 - **已索引的知识来源：** - MITRE ATT&CK 技术 - CVE 漏洞数据 - 来自阶段 4 反馈的过去警报模式 ### 阶段 6：MCP 服务器集成 - 连接安全工具的标准化连接器 - 针对常见操作的预定义方法，例如： - Firewall MCP：block_ip, whitelist_ip - Ticketing MCP：create_ticket, update_ticket - EDR MCP：isolate_host, collect_logs ### 阶段 7：CoT + ReAct 智能体（升级版） - **Prompt 类型：** 思维链 + 推理 + 行动 - 通过 MCP 工具执行操作 - 结合记忆 + RAG 进行上下文感知决策 ### 阶段 8：测试与验证 - 基于虚拟机的攻击模拟 - SIEM 集成测试 - 端到端工作流验证 - 性能与准确性指标 ## 成功指标 - **建议准确率：** 人工批准的百分比（目标：80%+） - **响应时间：** 从发出警报到给出建议的时间（目标：<5秒） - **学习率：** 准确率随时间的提升情况 ## 许可证

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