parthiv-lalakiya21/AI-Powered-SOC-Analyst-Agent
GitHub: parthiv-lalakiya21/AI-Powered-SOC-Analyst-Agent
该工具利用 Tshark 捕获网络流量并结合 Airia AI 自动检测 ICMP 泛洪、端口扫描和 SSH 暴力破解等安全威胁,生成包含风险评分与 MITRE 映射的结构化分析报告。
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# AI 驱动的 SOC 分析师 Agent
## 概述
AI 驱动的 SOC 分析师 Agent 是一个网络安全自动化项目,它结合了 Python、Airia AI、Tshark、Kali Linux 和 Ubuntu,用于模拟安全运营中心 (SOC) 的工作流程。该解决方案可捕获网络流量、检测可疑活动、生成结构化的安全警报,并利用 AI 执行自动化的威胁研判和事件分析。
## 功能
* 检测 ICMP 泛洪 / 网络流量攻击
* 检测网络侦察和端口扫描活动
* 检测 SSH 暴力破解尝试
* 使用 Tshark 自动进行数据包捕获
* 生成结构化 JSON 格式的警报
* 使用 Airia AI 进行 AI 驱动的威胁分析
* MITRE ATT&CK 映射
* 风险评分和严重性分类
* 自动化事件响应建议
* 使用 Kali Linux 进行真实场景攻击模拟
## 使用的技术
* Python 3
* Airia AI
* Tshark / Wireshark
* Kali Linux
* Ubuntu 22.04
* Nmap
* Hydra
* Hping3
* JSON
* Requests 库
## 项目架构
```
Kali Linux (Attacker)
|
| ICMP Flood / Nmap Scan / Hydra Attack
v
Ubuntu Server
|
| Tshark Packet Capture
v
Python SOC Agent
|
| Alert Generation (JSON)
v
Airia AI
|
| Threat Classification
| Risk Scoring
| MITRE ATT&CK Mapping
v
SOC Triage Report
```
## 检测能力
| 攻击类型 | 检测内容 |
| --------------- | ----------------------------- |
| ICMP 泛洪 | 可疑网络流量 |
| 端口扫描 | 网络侦察 / 扫描 |
| SSH 暴力破解 | 暴力破解尝试 |
## 攻击模拟
### ICMP 泛洪检测
```
sudo hping3 --icmp --flood
```
### 端口扫描检测
```
nmap -p-
```
### SSH 暴力破解检测
```
hydra -l root -P /usr/share/wordlists/rockyou.txt ssh://
```
## 警报示例
```
{
"alert_id": "SOC-12345678",
"alert_type": "Brute Force Attempt",
"indicator_type": "ip",
"indicator_value": "192.168.1.20",
"destination_ip": "192.168.1.8",
"evidence": {
"packet_count": 150,
"time_window_seconds": 60
}
}
```
## AI 分析示例
```
{
"threat_classification": "Brute Force Attempt",
"risk_score": 85,
"risk_level": "Critical",
"confidence_level": "High",
"mitre_mapping": {
"technique_id": "T1110",
"technique_name": "Brute Force"
}
}
```
## 安装说明
### 克隆仓库
```
git clone https://github.com/yourusername/ai-soc-analyst-agent.git
cd ai-soc-analyst-agent
```
### 安装依赖
```
sudo apt update
sudo apt install tshark -y
pip3 install requests
```
## 截图
### Airia 仪表盘

### Kali Linux(攻击者)

### 输出结果

## 项目工作流程
1. 使用 Tshark 捕获网络流量。
2. 将捕获的数据包转换为 CSV 格式。
3. 分析流量模式和安全事件。
4. 根据预定义的阈值检测攻击。
5. 生成结构化的安全警报。
6. 将警报发送至 Airia AI。
7. 接收 AI 生成的威胁分析和响应建议。
## 学习成果
* 网络流量分析
* 安全监控
* SOC 运营
* 威胁检测
* 事件响应
* MITRE ATT&CK 框架
* AI 辅助安全分析
* 数据包捕获和检查
* 网络安全自动化
## 作者
Parthiv Lalakiya
网络安全与 SOC 分析师爱好者
标签:Airia AI, AMSI绕过, CTI, Python, SOC分析代理, Tshark, 威胁检测, 插件系统, 无后门, 网络安全, 自动化响应, 逆向工具, 隐私保护