btncwn/CyberSec-Analyst-AI-Agent
GitHub: btncwn/CyberSec-Analyst-AI-Agent
基于 RAG 架构的本地 AI 网络安全分析师助手,支持事件响应、威胁狩猎、检测规则生成和威胁情报分析等防御性 SOC 工作流。
Stars: 1 | Forks: 0
用于事件响应、威胁狩猎和检测工程的本地安全 SOC RAG 助手
## 概述
个人网络安全分析师 AI Agent 最初是一个本地托管的 AI 驱动的网络安全助手,旨在支持防御性安全运营、威胁狩猎、检测工程、事件响应、MITRE ATT&CK 映射和威胁情报工作流。
### 版本 1.0 – 本地 AI 网络安全助手
初始版本使用 Streamlit、Ollama 和 Llama 3.2 提供以下 AI 辅助支持:
* 事件报告生成
* 威胁狩猎指导
* Sigma 规则生成
* Splunk SPL 查询生成
* MITRE ATT&CK 映射
* 检测工程支持
* 威胁情报分析
架构:
用户 → Streamlit → Ollama → Llama 3.2
### 版本 1.1 – AI 安全改进
经过安全测试后,该项目进行了增强,以解决 prompt 注入和 AI 安全风险。
增强功能包括:
* prompt 注入测试
* prompt 注入缓解
* 安全 prompt 处理
* AI 安全文档
* 安全验证测试
架构:
用户 → 安全控制 → Ollama → Llama 3.2
### 版本 2.0 – 安全的本地 SOC RAG 助手
该项目演变为使用 Python、ChromaDB、Ollama、Llama 3.2 和 Qwen3 的检索增强生成 (RAG) SOC 分析师助手。
主要增强功能:
* ChromaDB 向量数据库
* 本地网络安全知识库
* 文档摄取和分块
* 检索增强生成 (RAG)
* 带有来源归属的响应
* 本地 LLM 支持(Llama 3.2 和 Qwen3)
* 通过知识检索提高调查准确性
架构:
用户问题
↓
ChromaDB 向量搜索
↓
网络安全知识库
↓
本地 LLM (Llama 3.2 / Qwen3)
↓
带来源归属的响应
该平台在本地执行所有处理,无需云 AI 服务,旨在支持安全调查,同时维护数据隐私、透明度和分析师控制。
当前功能包括:
* 事件响应
* 威胁狩猎
* 检测工程
* Sigma 规则支持
* Splunk 查询协助
* MITRE ATT&CK 映射
* 威胁情报分析
* 检索增强生成 (RAG)
* 来源归属和证据验证
## 功能
### 事件报告生成器
根据警报、日志和调查结果生成结构化的网络安全事件报告。
### 威胁狩猎助手
创建狩猎假设,确定相关数据源,并生成调查工作流。
### Sigma 规则生成器
生成带有 ATT&CK 映射、误报分析和调优建议的 Sigma 检测规则。
### Splunk 查询生成器
创建用于防御性监控和威胁检测的 Splunk SPL 查询。
### MITRE ATT&CK 映射器
将观察到的行为映射到 ATT&CK 战术和技术。
### 检测工程助手
生成检测逻辑、Sigma 规则、Splunk 查询、ATT&CK 映射和验证指导。
### 威胁情报助手
支持 IOC 分析、威胁评估、调查工作流和丰富机会。
## 架构
```
User
│
▼
Streamlit Web Interface
│
▼
Personal Cyber Security Analyst AI Agent
│
▼
Ollama API
│
▼
Llama 3.2 Local Model
│
├── Incident Report Generator
├── Threat Hunting Assistant
├── Sigma Rule Generator
├── Splunk Query Generator
├── MITRE ATT&CK Mapper
├── Detection Engineering Assistant
└── Threat Intelligence Assistant
```
## 技术栈
* Python
* Streamlit
* Ollama
* Llama 3.2
* MITRE ATT&CK
* Sigma
* Splunk SPL
## 截图
### 主页

### 事件报告生成器

### 威胁狩猎助手

### Sigma 规则生成器

### Splunk 查询生成器

### MITRE ATT\&CK 映射器

### 检测工程助手

### 威胁情报助手

### 本地 Streamlit 部署

### 本地 Ollama 模型

## 安装说明
参见:
```
docs/installation.md
```
## 用例
参见:
```
docs/use_cases.md
```
## 安全注意事项
* 输出应由人类分析师验证。
* 未经核实,不应将 AI 生成的内容视为证据。
* 专为防御性网络安全用例设计。
* 版本 1 未实现身份验证,因为该应用程序旨在在实验室环境中本地运行。
## 版本 1.1 增强
• 支持上传 CSV 用于 Splunk 调查
• 使用 Pandas 自动总结遥测数据
• AI 辅助的威胁情报分析
• 检测可疑的 PHP endpoint 活动
• 从上传的 HTTP 遥测数据中提取 IOC
## 版本 1.1 调查增强
### Splunk CSV 上传分析

### 威胁情报 HTTP 分析

### 威胁情报调查报告

## AI 安全测试
### Prompt 注入漏洞演示

### Prompt 注入修复测试

### Prompt 注入缓解代码更新

## 未来增强
* MISP 集成
* Sigma 规则导出
* 事件报告导出
* IOC 丰富工作流
* 向量数据库集成
* 知识库支持
* 多模型支持
* 身份验证和用户访问控制
## 免责声明
本项目仅用于教育、研究和防御性网络安全目的。
标签:AI风险缓解, DLL 劫持, Kubernetes, 人工智能, 大语言模型, 安全运营中心, 本地部署, 检索增强生成, 用户模式Hook绕过, 网络安全, 网络映射, 逆向工具, 隐私保护