srividho/rag-llm-detection-engineering-soc

# 面向 SOC 运营的 RAG 增强型 LLM 驱动的检测工程 ## 概述 本代码库包含了我关于针对安全运营中心 (SOC) 的 AI 辅助检测工程的硕士研究项目。 本研究的目标是探讨检索增强生成 (RAG) 和大型语言模型 (LLM) 如何在告警调查、上下文威胁分析和检测工程活动中协助 SOC 分析师。 该项目并未试图取代安全分析师，而是探索 AI 如何通过结合上下文知识检索、MITRE ATT&CK 映射、威胁情报和 LLM 推理来增强现有的 SOC 工作流。 该项目完全专注于防御性网络安全，旨在利用开源技术开发一个实用的概念验证。 ## 研究目标 - 研究 LLM 在安全运营中心的应用。 - 探索用于上下文威胁分析的 RAG。 - 将 MITRE ATT&CK 知识整合到 AI 辅助调查中。 - 使用 AI 支持检测工程。 - 评估 AI 辅助 SOC 工作流的有效性。 ## 研究领域 - 安全运营中心 (SOC) - 检测工程 - 人工智能 (AI) - 大型语言模型 (LLM) - 检索增强生成 (RAG) - 威胁情报 - MITRE ATT&CK - SIEM - 网络防御 ## 项目状态 🚧 文献综述与研究阶段

标签：AI辅助分析, C2, DLL 劫持, 大语言模型, 威胁情报, 子域枚举, 安全运营中心, 开发者工具, 检索增强生成, 网络安全, 网络映射, 隐私保护