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# NetOps-AI: 自主安全运营中心 (SOC) 🛡️ ## 🖥️ 仪表板预览  ## 项目描述 NetOps-AI 是一个容器化、基于人工智能的安全运营中心 (SOC)，能够自主监控网络流量、使用机器学习检测异常，并利用本地大型语言模型 (LLM) 和代理框架部署闭环自动防火墙防御。 通过利用自然语言处理 (NLP) 和机器学习 (ML) 等前沿人工智能技术，以及用于推理的安全代理网关 (OpenClaw Agent)，该平台能够大幅缩短对潜在威胁的响应时间。 ## 🚀 核心功能 - **实时流量摄取**：使用高性能 FastAPI 后端安全接收日志流。 - **深度学习异常检测**：利用 PyTorch Hugging Face 模型 `(distilbert-base-uncased-mnli)` 进行 `零样本分类`，以检测暴力破解攻击和网络异常。 - **本地 LLM 集成**：利用本地运行的 **Ollama (llama3.2:1b)** 分析威胁并提供可读的事故上下文，无需依赖付费的云 API。 - **隔离式 AI 代理**：在安全的隔离 Docker 容器内使用 `OpenClaw` 自动提议并执行网络防火墙封锁。 - **人机协同 (HITL) 仪表板**：一个自定义构建的深色模式 SOC Web 界面，允许安全工程师监控流量并批准/拒绝 AI 暂存的防火墙规则。 - **CI/CD 流水线**：集成的 `GitHub Actions` 工作流，用于自动执行 Pytest 测试。 ## 系统设计模式 NetOps-AI 代理的架构围绕 **事件驱动架构 (Event-Driven Architecture)**、线性 **AI 处理流水线** 以及 **人机协同 (HITL)** 设计模式构建。 ``` flowchart TD A[Log Stream] --> B(FastAPI Ingestion) B --> C{Firewall Check} C -- Blocked --> D[Drop & Log] C -- Allowed --> E[NLP Extraction / SpaCy] E --> F[ML Classification / DistilBERT] F -->|Normal Network Traffic| G[(SQLite Database)] F -->|Malicious Anomaly Detetcted| H((OpenClaw Agent / Ollama)) H --> I[Stage IP Block Rule] I --> J{Human Dashboard / HITL} J -- /approve-block --> H((OpenClaw Agent / Ollama)) --> K[Execute IP Block Rule] K --> C K --> G ``` ## 🏗️ 系统架构 - **日志生成器**：模拟正常网络流量以及针对性的 `暴力破解/DDoS` 攻击。 - **FastAPI 虚拟防火墙**：拦截流量，立即阻止已知恶意 IP（通过内存缓存和实时 `firewall_rules.txt` 文件）。 - **机器学习推理引擎**：使用 `零样本` 深度学习模型评估未封锁的流量。 - **OpenClaw 代理网关 (Docker)**：如果检测到异常，日志会被安全地传递到容器化的 `OpenClaw` 代理中。 - **LLM 分析**：代理会咨询 `Llama 3.2` 以提取攻击者 IP 并提出暂存规则。 - **SOC 仪表板**：UI 显示待处理威胁。在人工审核通过后，FastAPI 服务器会将执行权限交还给 `OpenClaw` 代理。 - **执行**：代理应用实时封锁，网络得到保护。 ## 🛠️ 技术栈 - **语言**：Python 3.11 - **API 框架**：FastAPI, Uvicorn - **机器学习**：PyTorch, Hugging Face Transformers, SpaCy - **AI 代理**：OpenClaw, Ollama (Llama 3.2 / Qwen) - **DevOps / MLOps**：Docker, Docker Compose, GitHub Actions, Pytest ## 本地运行指南 1. 克隆仓库 ``` git clone [https://github.com/mahfuz-raihan/netops-ai-agent.git](https://github.com/mahfuz-raihan/netops-ai-agent.git) cd netops-ai-agent ``` 2. 启动 OpenClaw Docker 代理 ``` docker-compose up --build ``` 3. 安装 Python 依赖项（在单独的终端中） ``` pip install -r requirements.txt ``` 4. 启动 FastAPI 后端 ``` uvicorn main:app --reload ``` 5. 打开 SOC 仪表板 在浏览器中双击 `index.html` 文件。 6. 启动网络模拟器 ``` python log_generator.py ``` ## 🧪 测试 该项目包含针对 API 端点和机器学习处理逻辑的自动化测试。请使用以下命令运行测试： ``` pytest test_main.py -v ```

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