develgroup/ai-incident-response-agent-toolkit

GitHub: develgroup/ai-incident-response-agent-toolkit

一款利用大语言模型在 AWS、Azure、GCP 和 Windows 环境中自动重建攻击路径、映射 MITRE ATT&CK 并辅助人工遏制决策的应急响应工具包。

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Devel Group
AI-Driven Incident Response Toolkit
Intelligence-Driven Cybersecurity · www.devel.group

License: Apache-2.0 Python 3.10+ Docker Compose Claude Opus 4.7 MITRE ATT&CK mapped GitHub stars

## 这是什么 一个完整、可运行的 AI 事件响应工具包: - **主操作规范 + 云/主机专家** — `agents/ir-agent.system.md` + `agents/aws-ir.system.md` + `agents/azure-ir.system.md` + `agents/gcp-ir.system.md` + `agents/windows-ir.system.md`。每次调查都从同一个起点 A 开始,并利用双 来源规则向外验证。 - **富化微服务** — 针对 VirusTotal、AbuseIPDB、Shodan、 MalwareBazaar 和 YARA 的 Dockerized HTTP 封装 (`enrichment-agents/`)。 - **云 + 主机遥测工具** — boto3 (AWS)、Microsoft Graph / Sentinel KQL (Azure)、Windows 事件日志 + Sysmon + 计划任务 + 进程 (Windows)。每个工具都有一个**示例模式**,从 `sample-telemetry//*.json` 读取数据,因此整个演示无需任何 云凭据即可运行。 - **攻击图构建器 + ATT&CK 映射器** — 将确认的事件转化为因果 图,并为每个节点标记 MITRE ATT&CK (`ir_agent/graph/`)。 - **分阶段遏制运行手册** — 内置审批门控的参数化 YAML 操作 (`runbooks/aws`, `runbooks/azure`, `runbooks/windows`)。 - **深色主题报告渲染器** — `report.html`,包含攻击图、 执行摘要、排序后的运行手册、ATT&CK 覆盖图以及 Devel Group 品牌 (`ir_agent/report/`)。 - **MCP 就绪工具注册表** — 在 `config/tools.yaml` 中注册的每个工具距离成为 MCP server 清单只有一步之遥。 - **示例警报 + 合成入侵数据集** — AWS 泄露 IAM 密钥、 Azure AiTM token 重放、Windows PsExec 横向移动。 ## 文档 | 文档 | 包含内容 | |-----|--------------| | [INSTALL.md](INSTALL.md) | git clone → docker compose up → 3 条命令内运行 `ir-agent investigate`。 | | [EXERCISE.md](EXERCISE.md) | Villa 迷你 CTF — 基于生成的报告回答 5 个取证问题。 | | [VILLA.md](VILLA.md) | Devel Group villa 宣讲 — 参会者能获得什么,如何带入他们自己的数据集。 | | [CLAUDE.md](CLAUDE.md) | 提供给 Claude Code 的项目上下文 — 放入这个文件,Claude 就能立即了解该工具包。 | ## 快速开始 — 三条命令 ``` git clone https://github.com/develgroup/ai-incident-response-agent-toolkit.git cd ai-incident-response-agent-toolkit cp .env.example .env # add ANTHROPIC_API_KEY (+ optional VT/AbuseIPDB/Shodan keys) docker compose up -d pip install -e . # AWS 演示 — sample-mode(无需凭证) ir-agent investigate --signal alerts/aws-guardduty-cred-exfil.json --sample ``` 在任意浏览器中打开 `out/report.html`。 ## CLI 参数 ``` ir-agent investigate --signal [--cloud {aws|azure|gcp|windows}] # forces routing [--enrich ] # see below [--sample | --live] # default --live [--out ] # default ./out ``` `--enrich` 的值: | 值 | 启用的内容 | |-------|------------------| | `all` (默认) | 所有五个富化提供者 (VT, AbuseIPDB, Shodan, MalwareBazaar, YARA)。 | | `none` | 无富化 — 仅限遥测 + 推理。 | | `virustotal,abuseipdb,shodan,...` | 逗号分隔的提供者 ID。 | | `vt,ai,sh,mb` | 短别名 (vt=virustotal, ai=abuseipdb, sh=shodan, mb=malwarebazaar)。 | 示例: ``` # 强制 AWS,仅 VirusTotal 的 enrichment ir-agent investigate --signal alerts/aws-guardduty-cred-exfil.json \ --sample --cloud aws --enrich virustotal # Azure AiTM 演示 ir-agent investigate --signal alerts/azure-aitm-token-replay.json --sample # Windows 主机(PsExec 横向移动) ir-agent investigate --signal alerts/windows-psexec-lateral.json --sample ``` ## 确定性演示(无需 Anthropic API 密钥) 本仓库附带了两个脚本,它们驱动与 LLM 完全相同的工具操作界面 — 适用于验证、 CI,或者在不消耗 token 的情况下展示输出: ``` python tools/run_demo.py # AWS leaked-key → snapshot exfil python tools/run_demo_windows.py # Windows PsExec lateral movement ``` 两者都会生成 `out/report.html` (或 `report_windows.html`) 以及匹配的 `report.json`。 ## 仓库布局 ``` ai-incident-response/ ├── README.md · this file ├── INSTALL.md EXERCISE.md VILLA.md CLAUDE.md ├── LICENSE · Apache-2.0 ├── docker-compose.yml · 5 enrichment microservices ├── .env.example · API keys + tenant pointers ├── pyproject.toml · the ir-agent CLI package │ ├── agents/ · System prompts (the operating contract) │ ├── ir-agent.system.md · Master orchestrator contract │ ├── orchestrator.system.md · Cloud/host-routing wrapper │ ├── aws-ir.system.md · AWS specialist │ ├── azure-ir.system.md · Azure / Entra ID / M365 specialist │ ├── gcp-ir.system.md · GCP / Cloud Identity specialist │ └── windows-ir.system.md · Windows host specialist │ ├── config/ · Four-layer stack │ ├── tools.yaml · Tool registry (enrichment + telemetry + action) │ ├── enrichment.yaml · Enrichment endpoints, rate limits, scoring │ ├── mitre-attack-map.yaml · cloud-event / Windows-EventID → ATT&CK │ ├── tenant.example.aws.yaml │ ├── tenant.example.azure.yaml │ └── tenant.example.windows.yaml │ ├── enrichment-agents/ · Dockerized recon / IOC agents │ ├── virustotal/ abuseipdb/ shodan/ malwarebazaar/ yara/ │ ├── ir_agent/ · Python package (CLI + orchestrator) │ ├── cli.py · ir-agent investigate │ ├── orchestrator.py · The tool-use loop │ ├── config.py · Loads tenant + tools.yaml + --enrich filter │ ├── llm/ · Anthropic SDK wrapper, prompt caching │ ├── tools/ │ │ ├── enrichment/ · HTTP clients to the docker services │ │ ├── telemetry/ · boto3 + MS Graph + Windows EventLog │ │ └── action/ · Staged containment (aws/azure/windows) │ ├── graph/ · Attack-graph builder, schema, MITRE mapper │ └── report/ · Dark-themed Jinja2 report.html │ ├── runbooks/ · Containment runbook templates │ ├── aws/ · revoke-access-key, block-ip-waf, isolate-instance, ... │ ├── azure/ · revoke-sessions, remove-app-credential, ... │ └── windows/ · isolate-host, kill-process, disable-account, ... │ ├── alerts/ · Sample Point A signals │ ├── aws-guardduty-cred-exfil.json │ ├── azure-aitm-token-replay.json │ └── windows-psexec-lateral.json │ ├── sample-telemetry/ · Synthetic breach dataset │ ├── aws/ · cloudtrail / guardduty / vpcflow / iam / config │ ├── azure/ · signin / audit / activity / graph / officeactivity │ └── windows/ · security_events / sysmon / scheduled_tasks / processes │ └── tools/ ├── run_demo.py · AWS deterministic demo └── run_demo_windows.py · Windows deterministic demo ``` ## 操作规范 每次调查都遵循 `agents/ir-agent.system.md` 中的规则: 1. **从起点 A 开始。** 一个警报,一个异常。绝不是从空白页开始。 2. **双来源规则。** 每个节点都必须由两个独立的来源确认, 否则标记为 `hypothesis`。 3. **引用一切。** 每个节点和边都引用其日志行、事件 ID 或工具响应。 4. **映射 MITRE ATT&CK。** 每个节点均标记有技术 ID + 名称。 5. **人类拥有不可逆操作的所有权。** 遏制是*分阶段*的 — agent 永远不会自动执行破坏性更改。 ## 采用路径 | 阶段 | 周数 | AI 负责 | 人类负责 | |-------|-------|---------|-----------| | **Assist** (协助) | 1–4 | 起草时间线;运行富化 | 验证每个节点,执行所有操作 | | **Accelerate** (加速) | 第 2-3 个月 | 负责富化 + 图谱构建;规划遏制阶段 | 决策、审批、执行 | | **Orchestrate** (编排) | 第 4 个月及以后 | 运行完整循环,预置遏制措施 | 在门控处进行审批 | ## 报告安全问题 请**不要**针对此工具包中的漏洞公开 GitHub issue。请发送邮件至 `security@devel.group` 提供详细信息,我们将在 72 小时内回复。 ## 引用 如果此工具包对已发表的研究、培训材料或 公开的事件分析报告有所启发,欢迎引用: ``` @software{devel_ai_ir_toolkit, title = {AI-Driven Incident Response Toolkit}, author = {Fern{\'a}ndez, Camilo and {Devel Group · Red Spears Labs}}, year = {2026}, url = {https://github.com/develgroup/ai-incident-response-agent-toolkit}, note = {Apache-2.0} } ``` ## 许可证 Apache-2.0 — 详见 [LICENSE](LICENSE)。欢迎贡献代码。专为 拉美银行业和金融科技构建,面向全球安全社区发布。

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标签:HTTP工具, 人工智能, 威胁情报, 安全运营, 库, 应急响应, 开发者工具, 扫描框架, 版权保护, 用户模式Hook绕过, 逆向工具