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# Hanicar — AI 辅助 SOC 与 Incident Response 案例研究 Hanicar 是一个由 6 名学生组成的团队开发的学术网络安全项目，主要关注 SOC 自动化、Incident Response、Threat Intelligence 富化以及 AI 辅助的安全分析。 该项目模拟了一个面向银行业的 SOC 环境，在其中可以收集、富化、分析安全警报，并将其转化为可操作的 Incident Response 建议。 ## 项目背景 本仓库是 Hanicar 项目的脱敏案例研究。 由于项目的团队性质，且缺乏公开的截图或可共享的源代码，本仓库侧重于记录架构、用例、工作流程和个人贡献，而不会暴露敏感数据、私有配置或内部实现细节。 ## 主要目标 - 模拟面向 SOC 的网络安全环境 - 集中管理安全警报和事件信息 - 利用 Threat Intelligence 上下文富化警报 - 支持 Incident Triage 和优先级排序 - 自动化部分 Incident Response 工作流 - 为分析师提供 AI 辅助的建议 ## 关键用例 - 可疑活动检测 - PowerShell 活动监控 - 身份验证失败分析 - 权限提升调查 - Threat Intelligence 富化 - Ransomware 响应工作流 - AI 辅助的 Incident 建议 ## 技术范围 该项目围绕以下网络安全概念进行设计： - 基于 SIEM 的警报分析 - SOC 自动化 - Incident Response 工作流 - Threat Intelligence 富化 - MITRE ATT&CK 映射 - 安全仪表盘 - AI 辅助的分析与建议 ## 我的贡献 我的贡献主要侧重于： - 定义 SOC 检测和 Incident Response 用例 - 构建 Incident 分析工作流 - 参与警报富化和响应逻辑的设计 - 参与面向 SOC 的架构设计 - 记录技术决策和安全场景 ## 仓库结构 ``` hanicar-soc-incident-response-case-study/ ├── README.md ├── docs/ │ ├── architecture-overview.md │ ├── use-cases.md │ ├── my-contributions.md │ ├── mitre-attack-mapping.md │ └── lessons-learned.md ├── reports/ │ └── sample-incident-report.md └── diagrams/ └── architecture-placeholder.md ```

标签：Web报告查看器, 人工智能, 威胁情报, 子域枚举, 安全运营中心(SOC), 开发者工具, 用户模式Hook绕过