Sadhakrishnan/AI-Cybersecurity-Threat-Intelligence-Agent

# AI 网络安全威胁情报 Agent 一个 AI 驱动的 SOC (安全运营中心) 分析师，可持续分析系统日志、网络事件和安全警报，以检测威胁、调查攻击、将事件映射到 MITRE ATT&CK 技术，并生成带有缓解建议的自动化事件报告。 ## 🚀 功能 - 实时日志和网络监控 - 基于 ML 的异常检测 - 使用 RAG 的威胁情报 - 多 Agent 网络调查系统 - MITRE ATT&CK 映射 - 攻击链关联 - 可解释 AI 威胁推理 - 自动化事件报告生成 - 实时仪表板和警报 ## 🎯 项目目标 该系统能够： ✅ 持续监控日志和事件 ✅ 检测可疑行为和异常 ✅ 关联多阶段攻击 ✅ 将攻击映射到 MITRE ATT&CK 技术 ✅ 生成分析师风格的事件报告 ✅ 推荐缓解措施 ✅ 提供可解释的威胁推理 ### 输出示例 ``` { "threat": "Brute Force Attack", "severity": "High", "mitre_technique": "T1110", "affected_system": "SSH Server", "recommendation": [ "Enable MFA", "Block suspicious IP" ] } ``` ## 🧠 系统架构 ``` Log Sources / Network Events ↓ Log Collection Pipeline ↓ Parsing + Normalization ↓ Anomaly Detection Engine ↓ Threat Intelligence RAG ↓ Multi-Agent Investigation System ├── Threat Detection Agent ├── Log Analysis Agent ├── MITRE Mapping Agent ├── Incident Report Agent ├── Mitigation Agent ↓ LLM Reasoning + Event Correlation ↓ Dashboard + Real-Time Alerts ``` ## 🛠️ 技术栈 ### 后端 - Python - FastAPI ### 机器学习 - scikit-learn - PyTorch - Isolation Forest - LSTM / Transformers ### RAG + 向量数据库 - FAISS - ChromaDB ### 多 Agent 框架 - LangChain - CrewAI ### 前端 - Streamlit / React ### 数据库 - PostgreSQL ### 流处理 - Kafka / Redis Queue ## 📂 支持的日志来源 - Linux 系统日志 - Windows 事件日志 - 防火墙日志 - 身份验证日志 - Web 服务器日志 - IDS/IPS 日志 - Zeek 日志 - Suricata 日志 ## 🔥 核心组件 ### 🚨 威胁检测 Agent 使用异常分数和攻击模式检测可疑行为。 ### 🔍 日志分析 Agent 关联多个日志中的事件并构建攻击时间线。 ### 🗺️ MITRE ATT&CK 映射 Agent 将检测到的攻击映射到 MITRE ATT&CK 技术。 示例： ``` { "technique_id": "T1110", "technique_name": "Brute Force" } ``` ### 🧾 事件报告 Agent 生成结构化的网络安全事件报告。 ### 🛡️ 缓解 Agent 建议补救措施，例如： - 启用 MFA - 封锁可疑 IP - 重置受损凭证 - 隔离受影响的系统 ## 🧠 AI 推理层 使用 LLM 来： - 以人类可读的形式解释威胁 - 关联攻击链 - 生成 SOC 分析师风格的洞察 - 推荐缓解策略 ### 解释示例 ## 🔗 攻击关联引擎 检测多阶段攻击，例如： ``` Failed Login Attempts ↓ Suspicious Admin Access ↓ Privilege Escalation ↓ File Encryption Activity ``` 推断： ``` Possible Ransomware Attack ``` ## ⚙️ 安装说明 ``` git clone https://github.com/your-username/cyber-threat-agent.git cd cyber-threat-agent pip install -r requirements.txt ``` ## ▶️ 运行项目 ### 后端 ``` uvicorn api.main:app --reload ``` ### 前端 ``` streamlit run frontend/dashboard.py ``` ## 🌐 API 端点 ``` POST /analyze_logs GET /threats GET /incident_report GET /alerts ``` ## 🔥 高级功能 - AI 攻击模拟 - 威胁严重程度评分 - 可解释的异常检测 - 多 Agent 辩论验证 - 持久化攻击者记忆系统 - 实时流处理 Pipeline - PDF 事件报告生成 ## 📊 指标 - 检测准确率 - 精确率 / 召回率 - 误报率 - 响应延迟 - 威胁关联准确率 - 警报精确率 ## 🎯 最终产品愿景 企业级 AI SOC 分析师，具备以下能力： - 实时网络威胁检测 - 自动化调查 - 威胁情报检索 - MITRE ATT&CK 分析 - 事件响应建议

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