Sibghat-629/CyberAgent-Caldera
GitHub: Sibghat-629/CyberAgent-Caldera
一个基于 AutoGen 和 FastAPI 的多智能体安全框架，集成 Caldera C2，用于自动化网络安全任务编排。
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# 🛡️ 网络安全代理：多智能体进攻安全框架
欢迎来到 **Cyber Agent** 项目。这是一个生产级别的多智能体编排系统，旨在利用大型语言模型（LLM）自动化复杂的网络安全任务。构建在微软的 **AutoGen** 之上，它与 **Caldera** 等进攻性安全工具无缝集成，能够执行从 OSINT 研究到自动化 EDR 检测的各种操作。
## 🏗️ 系统架构
该系统采用现代解耦架构，将繁重的智能体编排与用户界面分离。
```
graph TD
User([User]) <--> Dashboard[Frontend Dashboard - Vanilla JS/CSS]
Dashboard <--> API[FastAPI Orchestrator]
subgraph "Backend (Python)"
API <--> Subprocess[Process Manager]
Subprocess <--> AutoGen[AutoGen Framework]
subgraph "Agents"
AutoGen <--> CA[Coordinator Agent]
AutoGen <--> TA[Text Analyst Agent]
AutoGen <--> IA[Internet/Research Agent]
AutoGen <--> CAL[Caldera/Red Team Agent]
end
end
subgraph "External Integration"
IA <--> Web((The Internet))
CAL <--> caldera((Caldera Server))
AutoGen <--> LLM((OpenAI / LLM API))
end
API <--> DB[(logs.db SQLite)]
```
## 🚀 核心特性
- **🤖 智能多智能体握手**：智能体之间动态协作。例如，一个研究智能体可能发现漏洞，分析智能体则会将其总结为表格。
- **⚡ 实时仪表盘**：一个“赛博朋克”风格的终端 UI，用于实时监控智能体活动。
- **🎯 Caldera 集成**：与 Caldera C2 框架直接集成，用于在植入物上执行远程命令。
- **🔍 自动化 OSINT**：智能体可以爬取 CISA 公告、DFIR 报告和 GitHub 仓库，以提取战术、技术和程序（TTP）以及遥测缺口。
- **🛠️ 模块化场景**：易于扩展。定义一个新的任务序列字典即可立即运行。
## 🛠️ 工作原理（“专业-初学者”指南）
### 1. 前端（指挥中心）
前端使用 **Vanilla JavaScript** 和 **CSS** 构建，通过 REST API 与后端通信。它负责：
- **场景选择**：列出所有预定义的智能体工作流。
- **实时日志**：显示智能体对话的“滚动终端”馈送。
- **状态监控**：检查 API 和外部服务器（HTTP/FTP）是否在线。
### 2. 后端（大脑）
后端使用 **FastAPI**。它是浏览器与 Python 智能体之间的桥梁。
- **编排**：点击“运行”时，后端会为该场景启动一个新的 Python 进程。
- **日志管理**：监听智能体输出（`stdout`）并将其发送到前端。
- **持久化**：对话记录存入 `logs.db` SQLite 数据库以确保可审计性。
### 3. 智能体（工作者）
智能体由 **AutoGen** 驱动。可以将它们视为能够互相对话的专用 GPT：
- **任务协调器**：担任“项目经理”，决定下一个由哪个智能体发言。
- **文本分析师**：擅长总结、格式化数据为表格以及“清理”任务。
- **网络智能体**：配备工具以下载文件和搜索网络。
- **Caldera 智能体**：专门通过 Caldera API 在远程目标上执行命令。
## 🔄 工作流程：从点击到结果
1. **选择**：你选择一个场景，例如 `DETECT_EDR`。
2. **握手**：**任务协调器** 启动对话。
3. **研究（网络智能体）**：从 GitHub 下载已知的 EDR 服务名称列表。
4. **枚举（Caldera 智能体）**：在远程 Windows 机器上运行 `Get-Service` 以列出活动服务。
5. **关联（文本分析师）**：比较两个列表，识别是否运行了 `CrowdStrike` 或 `Defender`。
6. **报告**：最终结果以清晰的 Markdown 表格格式呈现在你的仪表盘上。
## 📂 组件分解
| 组件 | 职责 | 技术 |
| :--- | :--- | :--- |
| `api.py` | REST API、静态文件服务与子进程处理。 | FastAPI, Uvicorn |
| `ui/` | 可视化指挥中心。 | HTML5, CSS3, Vanilla JS |
| `agents/` | 不同智能体角色及其提示词的定义。 | Python, AutoGen |
| `actions/` | 食谱书。定义智能体任务序列。 | Python |
| `tools/` | 智能体可“调用”的自定义 Python 函数（网络搜索、HTTP 等）。 | Python |
| `logs.db` | 每次智能体交互的永久历史记录。 | SQLite |
## 🚦 快速开始
### 前置条件
- Python 3.10+
- OpenAI API 密钥（或其他 AutoGen 支持的 LLM 提供商）
### 安装
1. **克隆并设置**：
```bash
git clone
cd cyber-agent
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate # Windows 上使用 .venv\Scripts\activate
pip install -r requirements.txt
```
2. **环境变量**：
根据 `.env_template` 创建 `.env` 文件：
```env
OPENAI_API_KEY=your_key_here
CALDERA_URL=http://your-caldera-ip:8888
CALDERA_API_KEY=your_caldera_key
```
3. **运行系统**：
一键启动后端与仪表盘：
```bash
python api.py
```
现在，请访问 **`http://localhost:8000/dashboard`** 即可在浏览器中打开。
## ⚠️ 免责声明
*本工具仅限授权的安全测试和教育用途。请始终确保在运行智能体之前获得相应网络环境的许可。*
*由网络安全代理团队用心打造。❤️*
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