kirthanarathod/threat-detection-agent
GitHub: kirthanarathod/threat-detection-agent
基于 LLM 与强化学习的智能威胁检测代理，解决安全团队告警过载与误报率高的问题。
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# 威胁检测代理
由 LLM + RL 驱动的实时安全事件分级处理。
## 问题
安全团队每天收到 10,000+ 个告警。其中 99% 是误报。分析师花费数小时筛选噪声，而真正的威胁却从中溜走。
## 解决方案
一个 AI 代理，能够：
- 从 EDR、防火墙、IDS 读取安全告警
- 使用 LLM（如 GPT-4）进行分析
- 推荐操作（隔离主机、阻断 IP、升级处理）
- 安全执行（高风险操作需人工批准）
**结果：事件响应速度提升 73%。**
## 架构
## 安装
```
python -m venv venv
source venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
python src/main.py
```
标签：73%更快响应, Agentic AI, AI安全, AI驱动防御, AMSI绕过, Apex, Chat Copilot, EDR, GPT-4, Llama 2, Python虚拟环境, requirements.txt, 人机协同, 依赖管理, 威胁检测, 安全事件告警, 安全告警分析, 安全运营, 实时安全分析, 强化学习, 扫描框架, 机器学习, 脆弱性评估, 自主响应, 自动化响应, 逆向工具, 防火墙, 风险审批