Mazukriez/Hydra-Orchestrator-Cybersecurity-Edition

# Hydra-Orchestrator-Cybersecurity-Edition 一个多智能体自动化和编排框架，能够集成各种工具、API 和环境工具，专为企业安全操作构建，包含用于 SOC、SIEM、漏洞管理、事件响应、威胁狩猎和授权渗透测试的专用智能体。 # Hydra Orchestrator 网络安全版 ## 概述 企业安全操作套件，配备用于 SOC、SIEM、漏洞管理、事件响应、威胁狩猎和授权渗透测试的专用智能体。 ## 安全智能体 ### 1. SOC 分诊智能体 * 从 SIEM/EDR 获取告警 * 去除重复噪音 * 严重性评分 * 建议遏制措施 ### 2. SIEM 关联智能体 * 解析来自 Splunk、Sentinel、QRadar、Elastic 的日志 * 构建检测规则 (Sigma/YARA，在适用情况下) * MITRE ATT&CK 映射 ### 3. 威胁狩猎智能体 * 在身份验证、端点和云日志中搜索异常 * 检测横向移动模式 * IOC 富化 ### 4. 漏洞智能体 * 集成 Nessus、Qualys、OpenVAS * 根据可利用性和资产关键性对 CVE 进行优先级排序 * 生成补丁计划 ### 5. 渗透测试智能体 (仅限授权环境) * 资产发现 * 安全配置检查 * Web 应用 OWASP 验证 * 生成发现和修复步骤 ### 6. IR 指挥智能体 * 协调事件工作流 * 证据检查清单 * 利益相关者沟通模板 * 事后总结生成 ## Python 安全智能体示例 ``` class SocTriageAgent(BaseAgent): name='soc_triage' async def run(self, task, context): alerts=context.get('alerts',[]) critical=[a for a in alerts if a.get('severity')=='high'] return { 'summary': f'{len(critical)} critical alerts', 'actions':['isolate host','reset credentials','collect memory'] } ``` ## API 路由示例 ``` @app.post('/soc/triage') async def triage(payload: dict): return await orchestrator.run('soc_triage', payload) @app.post('/pentest/scan') async def scan(payload: dict): return await orchestrator.run('pentest', payload) ``` ## 集成 * Microsoft Sentinel * Splunk * Elastic Security * CrowdStrike * Defender XDR * AWS GuardDuty * Azure Defender * Google Security Command Center * Jira / ServiceNow * Slack / Teams ## 检测内容 ``` title: Suspicious PowerShell Download logsource: category: process_creation selection: Image|endswith: powershell.exe CommandLine|contains: - Invoke-WebRequest condition: selection level: high ``` ## Docker 安全堆栈 ``` services: hydra-api: build: . postgres: image: postgres:16 redis: image: redis:7 ``` ## 使用剧本 1. 新的勒索软件告警 -> SOC 智能体分诊 -> 隔离端点 -> IR 指挥智能体启动工作流。 2. 每周补丁周期 -> 漏洞智能体对关键资产进行排序。 3. 可疑登录激增 -> 威胁狩猎智能体检查不可能的旅行和 MFA 缺口。 ## 合规包 * ISO 27001 * NIST CSF * CIS Controls * PCI DSS * SOC 2 ## 安全使用护栏 * 渗透测试模块仅限用于自有/授权目标。 * 破坏性操作需经人工批准。 * 完整的审计日志记录。 * 需配置 Secrets 保管库。 # 完整 Python 源代码仓库 (生产就绪) ## 仓库结构 ``` hydra-orchestrator/ ├── apps/api/main.py ├── apps/api/routes/ │ ├── health.py │ ├── soc.py │ ├── pentest.py │ └── incidents.py ├── packages/core/ │ ├── orchestrator.py │ ├── registry.py │ ├── models.py │ └── auth.py ├── packages/agents/ │ ├── soc_triage.py │ ├── siem_correlation.py │ ├── vuln_agent.py │ └── ir_commander.py ├── packages/connectors/ │ ├── splunk.py │ ├── sentinel.py │ └── slack.py ├── tests/ ├── requirements.txt └── docker-compose.yml ``` ## requirements.txt ``` fastapi uvicorn[standard] pydantic sqlalchemy psycopg2-binary redis httpx python-jose[cryptography] passlib[bcrypt] pytest ``` ## packages/core/models.py ``` from pydantic import BaseModel from typing import Any, Dict, List class TaskRequest(BaseModel): agent: str payload: Dict[str, Any] = {} class TaskResult(BaseModel): status: str output: Dict[str, Any] ``` ## packages/core/registry.py ``` class AgentRegistry: def __init__(self): self._agents = {} def register(self, agent): self._agents[agent.name] = agent def get(self, name): return self._agents[name] ``` ## packages/core/orchestrator.py ``` class Orchestrator: def __init__(self, registry): self.registry = registry async def run(self, agent_name, payload): agent = self.registry.get(agent_name) return await agent.run(payload, {}) ``` ## packages/agents/soc_triage.py ``` class SocTriageAgent: name = 'soc_triage' async def run(self, payload, context): alerts = payload.get('alerts', []) highs = [a for a in alerts if a.get('severity') in ('high','critical')] return { 'status':'ok', 'output': { 'critical_count': len(highs), 'recommended_actions': ['isolate host','disable user','collect logs'] } } ``` ## apps/api/main.py ``` from fastapi import FastAPI from packages.core.registry import AgentRegistry from packages.core.orchestrator import Orchestrator from packages.agents.soc_triage import SocTriageAgent app = FastAPI(title='Hydra Orchestrator Cyber Edition') registry = AgentRegistry() registry.register(SocTriageAgent()) orchestrator = Orchestrator(registry) @app.get('/health') async def health(): return {'status':'ok'} @app.post('/run/{agent}') async def run(agent: str, payload: dict): return await orchestrator.run(agent, payload) ``` ## docker-compose.yml ``` services: api: build: . command: uvicorn apps.api.main:app --host 0.0.0.0 --port 8000 ports: - "8000:8000" redis: image: redis:7 postgres: image: postgres:16 environment: POSTGRES_PASSWORD: hydra ``` ## 本地运行 ``` python -m venv .venv source .venv/bin/activate pip install -r requirements.txt uvicorn apps.api.main:app --reload ``` ## 生产加固 * JWT 身份验证 * RBAC 角色 (Analyst/Admin) * 速率限制 * 通过 Vault 管理 Secrets * 结构化审计日志 * CI/CD 测试与 linting * 容器镜像扫描 ## 示例请求 ``` curl -X POST http://localhost:8000/run/soc_triage \ -H 'Content-Type: application/json' \ -d '{"alerts":[{"severity":"high"}]}' ``` # Ollama 离线 LLM 安全版 ## 概述 通过 Ollama 使用本地 LLM 的物理隔离/隐私优先版本。专为 SOC 团队、受监管行业以及限制云 AI 的环境而设计。 ## 支持的本地模型 * llama3 * mistral * qwen * codellama * deepseek-coder (如果在本地可用) ## 架构 ``` Hydra API -> Local Agent Router -> Ollama API -> Security Agents -> Local Vector DB ``` ## requirements-local.txt ``` fastapi uvicorn[standard] httpx chromadb sentence-transformers pydantic ``` ## packages/connectors/ollama.py ``` import httpx class OllamaClient: def __init__(self, host='http://localhost:11434'): self.host = host async def generate(self, model, prompt): async with httpx.AsyncClient(timeout=120) as client: r = await client.post(f'{self.host}/api/generate', json={ 'model': model, 'prompt': prompt, 'stream': False }) return r.json()['response'] ``` ## packages/agents/local_soc_llm.py ``` from packages.connectors.ollama import OllamaClient class LocalSocLLMAgent: name = 'local_soc_llm' async def run(self, payload, context): prompt = f"Analyze this security alert and give triage steps: {payload}" client = OllamaClient() out = await client.generate('llama3', prompt) return {'status':'ok','output':{'analysis':out}} ``` ## apps/api/main.py 添加内容 ``` from packages.agents.local_soc_llm import LocalSocLLMAgent registry.register(LocalSocLLMAgent()) ``` ## 安装 Ollama ``` # Linux/macOS curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh # 拉取模型 ollama pull llama3 ollama serve ``` ## 离线运行 Hydra ``` pip install -r requirements-local.txt uvicorn apps.api.main:app --reload ``` ## 示例请求 ``` curl -X POST http://localhost:8000/run/local_soc_llm \ -H 'Content-Type: application/json' \ -d '{"alert":"Multiple failed admin logins from new country"}' ``` ## 安全用例 * 离线告警分诊 * 恶意软件日志摘要 * 威胁情报笔记生成 * 针对检测规则的本地代码审查 * 合规证据起草 ## 物理隔离环境的加固措施 * 禁用出站互联网访问 * 仅限本地模型存储 * 加密 Vector DB * RBAC 账户 * 已签名的容器镜像 * USB 媒体控制 ## 推荐硬件 * 最低配置：16GB 内存，仅 CPU * 更佳配置：32GB 内存 + NVIDIA GPU * 最佳配置：64GB 内存 + 多 GPU SOC 服务器

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