Abionyx21/ai-incident-response-system
GitHub: Abionyx21/ai-incident-response-system
一个基于 Flask、n8n 和 Groq LLM 的 AI 驱动事件响应原型系统，能够自动完成安全事件的严重程度分类与处置决策。
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# 🚀 AI 事件响应系统
一个端到端的 AI 驱动自动化系统，使用 LLM 分析事件、分类严重程度并自动触发操作。
## 🧠 功能特性
* 🔍 基于 AI 的事件分析（P1–P4 严重程度）
* ⚡ 自动化决策制定（alert / log_only / escalate）
* 🔄 使用 n8n 的工作流自动化
* 🌐 基于 Flask 的 REST API 后端
* 🛡️ 针对AI故障的安全回退处理
* 📊 决策存储与追踪
## 🏗️ 架构
```
Incident → Flask API → n8n Workflow → Groq LLM → Decision Engine → Storage
```
## ⚙️ 技术栈
* Python (Flask)
* n8n (工作流自动化)
* Groq LLM API
* REST APIs
## 🚀 工作原理
1. 事件被发送到 Flask API
2. n8n 获取事件数据
3. AI 分析严重程度并决定操作
4. 决策被验证并存储
5. 如果情况严重则触发警报
## 🔄 n8n 工作流设置
1. 打开 n8n → http://localhost:5678
2. 导入 `n8n/workflow.json`
3. 添加你的 Groq API 密钥
4. 激活工作流
## 🔐 环境设置
创建 `.env` 文件：
```
GROQ_API_KEY=your_api_key_here
```
## ⚠️ 免责声明
这是一个原型系统，旨在演示 AI 驱动的自动化流水线。尚未达到生产就绪状态。
## 💡 未来改进
* 针对 API 故障的重试机制
* 数据库集成
* 实时告警系统 (Slack, Email)
* 模型优化
## 👨💻 作者
Abionyx21
标签：AI, DLL 劫持, Flask, LLM, n8n, Python, REST API, Unmanaged PE, 严重性分类, 人工智能, 决策引擎, 原型系统, 告警分级, 告警升级, 大语言模型, 安全运营, 工作流自动化, 扫描框架, 无后门, 用户模式Hook绕过, 自动化代码审查, 自动化响应, 自动化运维, 逆向工具