tanyasri1405/Hybrid-Incident-Response-Agent

# 混合事件响应 Agent：基于 AI 的智能网络安全框架 ## 概述 混合事件响应 Agent (HIRA) 是一个 AI 驱动的网络安全框架，旨在自动化事件检测、分析、优先级排序和响应。该系统结合了多种人工智能技术，包括搜索算法、约束满足问题 (CSP)、贝叶斯推断、基于效用的决策和可解释 AI (XAI)，以提高安全运营中心 (SOC) 的效率和有效性。 本项目作为人工智能课程的一部分进行开发，展示了智能 agent 在网络安全中的实际应用。 ## 团队成员 | 学号 | 姓名 | | ----------- | ----------------- | | 2520030112 | Bhavani Tanya Sri | | 2520090108 | CH Sai Geethika | | 2520030534 | Shashe Preetham | ## 项目目标 使用 AI 概念设计智能事件响应 agent。 使用搜索算法检测和分析网络威胁。 使用 CSP 优化事件调度和分析师分配。 使用基于效用的推理确定响应动作的优先级。 使用贝叶斯推断对威胁进行概率评估。 提供透明且可解释的决策。 ## 核心功能： 智能 Agent 框架- 基于 PEAS 的 agent 设计 使用图、字典、列表和集合的知识表示 威胁建模与状态表示 威胁检测与攻击路径分析- 广度优先搜索 (BFS) 深度优先搜索 (DFS) 一致代价搜索 (UCS) A* 搜索 贪婪最佳优先搜索 约束满足问题 (CSP)- 事件调度 资源分配 分析师分配 约束传播- 前向检查 基于效用的决策 响应优先级排序 效用分数计算- 风险感知动作选择 Minimax 算法 Alpha-Beta 剪枝 贝叶斯威胁评估- 贝叶斯法则实现 威胁概率估计 传感器融合 风险评估 贝叶斯网络 可解释 AI (XAI)- 透明推荐 人类可读的解释 易于审计的决策日志 ## 课程学习成果映射 CO1: 智能 Agent 设计 PEAS 框架 环境类型 知识表示 威胁建模 CO2: 基于搜索的威胁检测 BFS DFS UCS A* 贪婪搜索 CO3: 基于 CSP 的调度 变量、域、约束 约束传播 前向检查 CO4: 基于效用的决策 效用函数 响应优先级排序 Minimax Alpha-Beta 剪枝 CO5: 贝叶斯推断 贝叶斯法则 贝叶斯网络 威胁概率估计 传感器融合 CO6: 混合框架集成 搜索 + CSP + 贝叶斯 + 效用 可解释 AI 层 系统集成 ## 使用的技术 编程语言 Python 3.x 库 NetworkX NumPy Pandas Matplotlib Scikit-Learn AI 技术 搜索算法 约束满足问题 贝叶斯推断 效用理论 可解释 AI 网络安全概念 事件响应 威胁情报 攻击图分析 风险评估 ## Threat 数据类示例 from dataclasses import dataclass @dataclass class Threat: threat_id: str severity: int confidence: float source: str ## 预期成果 | 指标 | 目标 | | -------------------------------- | ------ | | 检测准确率 | 92%+ | | 响应时间缩短率 | 60% | | 误报率降低率 | 40% | | 资源利用率提升 | 35% | | 威胁优先级排序准确率 | 90% | ## 未来增强计划 用于自适应响应的强化学习 云原生部署 联合威胁情报共享 与 SOAR 平台集成 生成式 AI 事件报告 实时流分析 ## 许可证 本项目作为人工智能课程的一部分，出于学术和教育目的而开发。 ## 致谢 指导教师：DR. G. SUDHAKAR 计算机科学与工程系 AND CSIT 人工智能课程项目

标签：人工智能, 安全运营中心, 智能代理, 特权检测, 用户模式Hook绕过, 算法, 约束满足问题, 网络安全, 网络映射, 隐私保护