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# AI 驱动的自主威胁狩猎平台 ## 项目概述 本仓库包含**AI 驱动的自主威胁狩猎平台**的进行中工作，这是一个网络安全理学硕士毕业项目，并提供软件工程/人工智能支持。 该项目聚焦于**主动威胁狩猎**。项目没有一次性构建所有高级自动化功能，而是围绕渐进式的威胁狩猎能力进行组织。 ## 实现方法 首个实现目标是**核心威胁狩猎 MVP**。 此 MVP 聚焦于核心威胁狩猎工作流： - 创建和管理威胁狩猎活动 - 定义活动目标、风险级别、负责人和状态 - 将活动映射到 MITRE ATT&CK 战术和技术 - 创建或选择威胁狩猎假设 - 选择计划中的遥测或数据集来源 - 跟踪活动生命周期（从草稿到已完成/已关闭） - 添加分析师笔记和证据占位符 此核心工作流为后续能力（如查询生成、SIEM 执行、ML 甄别、案例管理和报告）奠定了基础。 ## 完整平台愿景 完整的平台愿景包括： 1. 威胁狩猎活动仪表板 2. 基于 MITRE ATT&CK 的假设引擎 3. LLM 驱动的查询合成器 4. 自动化查询运行器 5. SIEM 集成：Elastic、Splunk、Microsoft Sentinel 6. 狩猎案例管理器 7. ML 误报抑制分类器 8. 狩猎报告生成器 9. 研究、实验与评估 ## 主修 / 辅修 - **主修：** 网络安全 - **辅修：** 软件工程 / 人工智能 ## 团队成员 - Mohamed Youssef - Mohanad Ghoraba - Sohila Mahmoud - Maryam Abdalbary ## 仓库结构 ``` . ├── docs/ # BRD, SRS, architecture, roadmap, setup guides ├── research/ # literature review, methodology, research questions ├── backend/ # FastAPI backend ├── frontend/ # React dashboard ├── ai-engine/ # hypothesis engine, LLM query generator, ML classifier ├── integrations/ # Elastic, Splunk, Sentinel connectors ├── datasets/ # public dataset references and sample data notes ├── experiments/ # MSc-level experiments ├── evaluation/ # metrics, results, confusion matrices, performance reports ├── reports/ # generated hunt reports and final report drafts ├── infra/ # Docker and deployment notes └── tests/ # unit and integration tests ``` ## 技术栈 - 后端：Python FastAPI - 前端：React.js + D3.js - LLM：Ollama + Mistral-7B 或 StarCoder（通过本地推理） - ML：Scikit-learn、XGBoost、RandomForest - 异步任务：Celery + Redis - 数据库：PostgreSQL - 搜索存储：Elasticsearch - SIEM 集成：Elasticsearch Python Client、Splunk SDK、Microsoft Sentinel REST API - 威胁框架：MITRE ATT&CK Enterprise - 检测格式：Sigma Rules ## 公共数据集 / 知识来源 - MITRE ATT&CK Enterprise STIX/TAXII 数据集 - Splunk BOTS v3 数据集 - EVTX-ATTACK-SAMPLES - Sigma Rules 仓库 - DARPA Transparent Computing 数据集 ## 关键文档 - BRD：`docs/BRD.md` - 项目路线图：`docs/PROJECT_ROADMAP.md` - SRS：`docs/SRS.md` - 架构：`docs/architecture.md` - 系统设计：`docs/system-design.md` ## 项目状态 规划 / BRD 阶段 - 与**核心威胁狩猎 MVP**对齐。

标签：AI风险缓解, Apex, AV绕过, DLL 劫持, FastAPI, SIEM自动化, TCP/IP协议栈, 大语言模型, 安全运营, 扫描框架, 搜索引擎查询, 机器学习, 测试用例, 网络安全平台, 请求拦截, 逆向工具