Ing3567/Agentic-AI-System-for-Autonomous-Incident-Response-architecture

# 🛡️ Agentic AI 自主事件响应系统 一个由 Agentic AI 驱动的自动化安全运营中心 (SOC) 生态系统。该项目集成了 SIEM、SOAR 和 RAG 技术，能够根据标准操作程序 (SOPs) 自主检测、分析和修复网络安全威胁，从而显著减轻分析师的告警疲劳。 ## 🏗️ 系统架构 该系统构建于解耦的闭环架构之上，包含四个主要逻辑层： | 层级 | 技术 | 描述 | | :--- | :--- | :--- | | **1. SIEM (传感器与执行器)** | Wazuh (v4.9.0) | 检测端点异常并通过 Agent 进程执行修复脚本 (Active Response)。 | | **2. 编排 (SOAR)** | n8n | 管理多 Agent 工作流的“大脑”。处理检测与响应之间的异步事件驱动逻辑。 | | **3. 知识库 (RAG)** | AnythingLLM | 存储 SOC Playbook 和 SOPs 的向量数据库，为 AI 提供上下文并防止幻觉。 | | **4. Web 仪表板** | Next.js, Prisma | 用于事件跟踪、时间线可视化和人工监督的集中式 Web 界面。 | ## ✨ 核心功能 * **上下文感知分流：** AI Agent 利用检索增强生成 (RAG) 在做出决策前查询历史事件数据和预定义的 SOPs。 * **自主修复：** 使用 Wazuh 的 REST API 和直接执行绕过 (`!quarantine-file.sh`) 执行零接触修复（例如，将恶意文件移动到隔离区）。 * **多 Agent 协作：** 逻辑划分任务——Agent 1 专注于威胁分析和文档记录，而 Agent 2 确定并执行修复策略。 * **集中式事件管理：** 所有 AI 操作、告警元数据和端点状态都同步到关系型数据库，以便在仪表板上进行可视化。 ## 📂 仓库结构 (Monorepo) 本项目采用 Monorepo 方法，在保持生态系统统一的同时维护关注点分离： ``` . ├── .gitignore # Security baseline (ignores .env, node_modules, etc.) ├── README.md ├── soc-api/ # Frontend & Backend (Next.js + Prisma) ├── Project_agebtic/ # Orchestration workflows & RAG (n8n + AnythingLLM) └── Wazuh/ # SIEM Configuration & Compose files ``` 🚀 快速开始 前置条件 Docker & Docker Compose Node.js (v18+) Ubuntu/Linux 端点（配置为 Wazuh Agent） 安装与设置 1. 克隆仓库 Bash ``` git clone [https://github.com/](https://github.com/)/.git cd 2. Environment Configuration (Crucial) Never hardcode passwords. Create a .env file in the /Wazuh directory and define your credentials: ``` ``` ข้อมูลโค้ด INDEXER_PASSWORD=your_secure_password API_PASSWORD=your_secure_api_password (Ensure .env is listed in your .gitignore) ``` 3. 部署服务 从各自的目录独立启动每一层： ``` Bash # 启动 SIEM Layer cd Wazuh docker compose up -d ``` ``` # 启动 Orchestration Layer cd ../Project_agebtic docker compose up -d 4. Start the Web Dashboard ``` ``` Bash cd ../soc-api npm install npx prisma generate npm run dev ```

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