NeelambaranPP/Cyport-multi-agent-cybersecurity
GitHub: NeelambaranPP/Cyport-multi-agent-cybersecurity
基于 CrewAI 的多智能体网络安全情报分析系统，通过七个 AI 智能体协同完成威胁检测、漏洞分析和事件响应自动化。
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# CYPORT
CYPORT 是一个面向网络安全情报的生产级 M.Tech 毕业设计项目。它将 CrewAI 笔记本原型转化为一个 Flask Web 应用程序，包含暗色风格仪表板、7 个协同工作的 AI 智能体、实时状态更新、报告历史记录，以及适用于演示场景的安全降级行为。
## 特性
- 用于威胁、CVE、网络异常、Bug 分类、事件响应、缓解规划和报告的 7 智能体 CrewAI 工作流
- Flask + Flask-SocketIO 后端，包含 `/`、`/run`、`/health` 和 `/history`
- 基于 Exa 的实时情报查询，并在 API 失败时提供演示降级支持
- 使用 Groq Llama 3.1 生成报告，并具备确定性的降级报告机制
- 暗色/亮色主题仪表板，包含图表、表格、缓解跟踪器和报告导出功能
- 将最近 3 次分析运行保留在内存历史记录中
## 项目结构
```
cybersec_crew/
├── app.py
├── requirements.txt
├── .env.example
├── agents/
├── tasks/
├── tools/
├── templates/
└── static/
```
## 设置
1. 在 `cybersec_crew` 中打开一个终端。
2. 安装依赖：
pip install -r requirements.txt
3. 从 `.env.example` 创建 `.env`。
4. 添加最新轮换的 API 密钥：
GROQ_API_KEY=your_new_groq_key
EXA_API_KEY=your_new_exa_key
5. 启动应用程序：
python app.py
6. 打开 [http://127.0.0.1:5000](http://127.0.0.1:5000)。
## 仪表板行为
- `Run Intelligence Analysis` 启动完整的多智能体工作流。
- 如果 Exa 或 Groq 不可用，CYPORT 仍会生成一份带有清晰标注的演示模式报告。
- 智能体状态面板通过 SocketIO 实时更新。
- 最终报告以 HTML 格式呈现，可以通过浏览器的打印流程进行复制或导出。
## 注意事项
- 切勿在源代码文件中硬编码机密信息。
- 在实际使用前，请替换所有之前已暴露的 API 密钥。
- 该应用程序强制将 CrewAI 存储路径设置在本地项目文件夹中，以避免在使用默认 CrewAI 存储路径时可能出现的 Windows 权限问题。
标签：AI安全, Chat Copilot, CrewAI, DInvoke, Flask, 多智能体, 威胁情报, 开发者工具, 漏洞分析, 自动化响应, 路径探测, 逆向工具