kongali1720/AI-Powered-Security-Automation
GitHub: kongali1720/AI-Powered-Security-Automation
将LLM与机器学习集成到SOC、蓝队和事件响应流程中的新一代安全自动化防御框架。
Stars: 0 | Forks: 0
网络防御架构师 • 安全工程师 • Web3 构建者
# 🤖 AI 驱动的安全自动化
**面向下一代安全运营的智能自动化框架**
## 📖 概述
**AI 驱动的安全自动化** 是一款新一代安全自动化框架，它将**大型语言模型 (LLM)** 和**机器学习** 集成到安全运营中心 (SOC)、蓝队 和事件响应 的运营中。
该框架结合了 **AI Agent**、**自动化工作流** 和**传统安全工具** 的强大能力，旨在打造出具备以下特性的安全解决方案：
- 🧠 **智能** - 能够理解威胁上下文并做出自主决策
- ⚡ **快速** - 将响应时间从数小时缩短至数分钟
- 🔄 **自适应** - 从攻击模式中学习并提升检测能力
- 🎯 **精准** - 通过 AI 上下文化处理来减少误报
# 安全自动化脚本：AI 驱动的防御与事件响应框架
[](https://github.com/kongali1720/Security-Automation-Scripts)
[](https://github.com/kongali1720/Security-Automation-Scripts)
[](LICENSE)
这是一套高级的防御性安全工程工件、安全自动化流水线以及人工智能 (AI) 安全护栏集合，旨在增强现代安全运营中心 (SOC) 并自动化复杂的事件响应工作流。
## 📁 仓库架构
本项目采用模块化结构设计，将配置层与核心功能智能分离开来：
```
.
├── .env.example # Template for secure environment variables
├── requirements.txt # Core production dependencies
├── requirements-dev.txt # Development, testing, and linting suites
├── docs/ # Comprehensive documentation and research papers
├── tests/ # Unit testing and validation suites
└── config/
├── defend.yaml # Rule definitions for AI security guardrails
└── settings.yaml # Global system and API parameters
└── python/
└── ai/
├── __init__.py
├── ai_soc_assistant.py # Contextual LLM assistant tailored for SOC operations
├── ai_ioc_enricher.py # Automated threat intelligence ingestion pipeline
├── llm_guardrails.py # Validation layer against prompt injection/data leakage
└── llm_redteam.py # Automated adversarial resilience evaluation
```
## 🎯 核心能力
### 🤖 AI 驱动的功能
| 功能 | 描述 | 技术 |
|----------|-------------|------------|
| 🤖 **AI-SOC 助手** | 由 AI 驱动的助手，用于日志分析、事件分类、MITRE ATT&CK 映射和响应建议。 | Groq API • Qwen-32B |
| 🛡️ **LLM 安全护栏** | 保护 LLM 应用程序免受提示词注入、越狱尝试、敏感数据泄露和不安全输出的威胁。 | PyDefend |
| 🔴 **LLM 红队测试** | 自动化安全评估框架，用于评估 LLM 针对超过 40 种攻击场景的抵御能力。 | DeepTeam Framework |
| 🔍 **AI IOC 丰富器** | 利用来自多个外部来源的上下文威胁情报来丰富妥协指标 (IOC)。 | Gemini API • VirusTotal |
| ⚡ **自主事件响应** | AI 驱动的编排工具，可自动化调查、丰富、遏制和响应工作流。 | n8n • AI Agent |
### 🛡️ 传统安全功能
| 类别 | 组件 | 目的 |
|----------|------------|---------|
| 📊 **日志分析** | 日志分析器、日志解析器 | 解析、规范化和分析安全日志以供 SOC 调查。 |
| 🎯 **威胁检测** | YARA 扫描器、IOC 提取器 | 检测恶意软件，提取 IOC，并支持威胁情报运营。 |
| 🔒 **完整性监控** | 文件完整性监控器 (FIM) | 使用基线哈希和完整性检查来检测未经授权的文件修改。 |
| 🔐 **系统加固** | 系统审计、SSH 加固 | 根据安全最佳实践和 CIS 基准评估并提升系统安全性。 |
| 📄 **报告生成** | 报告生成器 | 生成全面的 HTML 和 PDF 安全评估报告。 |
### Security-Automation-Scripts/
```
├── python/
│ ├── ai/
│ │ ├── ai_soc_assistant.py # 🤖 AI-SOC Assistant
│ │ ├── ai_ioc_enricher.py # 🔍 AI IOC Enricher
│ │ └── __init__.py
│ ├── log_analyzer.py # 📊 Log Analysis
│ ├── log_parser.py # 📝 Log Parser
│ ├── ioc_extractor.py # 🎯 IOC Extractor
│ ├── yara_scanner.py # 🛡️ YARA Scanner
│ ├── file_integrity_monitor.py # 🔒 FIM Engine
│ ├── report_generator.py # 📋 Report Generator
│ ├── llm_guardrails.py # 🛡️ LLM Guardrails
│ ├── llm_redteam.py # 🔓 LLM Red Team
│ └── __init__.py
│
├── bash/
│ ├── system_audit.sh # 🐧 System Audit
│ ├── ssh_hardening.sh # 🔐 SSH Hardening
│ └── user_audit.sh # 👤 User Audit
│
├── powershell/
│ ├── eventlog_parser.ps1 # 🪟 Event Log Parser
│ └── windows_audit.ps1 # 🪟 Windows Audit
│
├── workflows/
│ ├── incident_response.json # ⚡ n8n Workflow
│ └── threat_intel_pipeline.json # 🔍 n8n Workflow
│
├── config/
│ └── defend.yaml # ⚙️ PyDefend Config
│
├── tests/
│ ├── test_ai_soc_assistant.py
│ ├── test_ioc_extractor.py
│ └── test_yara_scanner.py
│
├── .env.example # 🔑 API Keys Template
├── .gitignore # 📄 Git Ignore
├── requirements.txt # 📦 Python Dependencies
├── requirements-dev.txt # 📦 Dev Dependencies
├── LICENSE # 📜 MIT License
└── README.md # 📖 This File
```
## 🏗️ 架构
```
graph TD
subgraph "🤖 AI Engine"
A1[AI-SOC Assistant]
A2[LLM Guardrails]
A3[LLM Red Team]
A4[IOC Enricher]
end
subgraph "🔧 Security Tools"
B1[Log Analyzer]
B2[YARA Scanner]
B3[FIM Engine]
B4[IOC Extractor]
end
subgraph "⚡ Workflow Automation"
C1[n8n Workflows]
C2[Auto-Containment]
C3[Slack Alerts]
C4[Jira Tickets]
end
subgraph "📊 External Intelligence"
D1[VirusTotal]
D2[AbuseIPDB]
D3[Shodan]
D4[AlienVault OTX]
end
A1 --> C1
A2 --> A1
A3 --> A1
A4 --> D1
B1 --> A1
B2 --> A1
B3 --> A1
B4 --> A4
C1 --> C2
C2 --> C3
C2 --> C4
D1 --> A4
D2 --> A4
D3 --> A4
D4 --> A4
```
## 🚀 快速开始
```
git clone https://github.com/kongali1720/Security-Automation-Scripts.git
cd Security-Automation-Scripts
pip install -r requirements.txt
cp .env.example .env
```
## 💻 示例
## AI SOC 助手
```
python python/ai/ai_soc_assistant.py \
--analyze logs/auth.log \
--mitre
```
## IOC 丰富
```
python python/ai/ai_ioc_enricher.py \
--input iocs.json \
--output enriched.json
```
## Linux 审计
```
sudo ./bash/system_audit.sh
```
## Windows 审计
```
.\powershell\windows_audit.ps1 -Detailed
```
## 🚀 AI 安全路线图 (2026)
以下路线图概述了 AI 驱动的安全生态系统的计划演进。功能的优先级旨在增强 SOC 自动化、AI 安全以及自主网络防御能力。
| 状态 | 计划 | 描述 |
|:------:|------------|-------------|
| ✅ | **AI SOC 助手** | 用于事件分类、日志分析和 MITRE ATT&CK 映射的智能助手。 |
| ✅ | **安全 Copilot** | 用于调查、建议和 SOC 工作流的 AI 驱动的安全助手。 |
| ✅ | **AI 威胁关联** | 使用 AI 驱动的上下文分析来关联日志、警报和威胁情报。 |
| 🚧 | **MCP 服务器安全** | 用于模型上下文协议 (MCP) 服务器的安全评估和加固工具包。 |
| 🚧 | **自主渗透测试** | 用于自动化安全验证的 AI 辅助进攻性安全工作流。 |
| 🚧 | **高级 LLM 护栏** | 针对提示词注入、越狱和敏感数据泄露的增强防护。 |
| ⬜ | **多 Agent SOC** | 用于自主检测、调查和响应的协作型 AI Agent。 |
| ⬜ | **AI 事件指挥官** | 用于端到端事件响应自动化的 AI 驱动的编排引擎。 |
```
AI-Powered Security Automation
├── ✅ Core AI Engine
│ ├── AI-SOC Assistant
│ ├── LLM Guardrails
│ ├── LLM Red Teaming
│ └── IOC Enricher
│
├── ✅ Traditional Security Tools
│ ├── Log Analysis
│ ├── YARA Scanning
│ ├── FIM
│ └── System Hardening
│
├── 🚧 Advanced AI Features
│ ├── Agent Skills Framework
│ ├── MCP Server Scanner
│ ├── Autonomous Pentesting
│ └── Self-Healing Security
│
├── 📅 Integration & Automation
│ ├── SIEM Integration (Splunk, ELK)
│ ├── SOAR Integration
│ ├── n8n Workflows
│ └── GitHub Actions CI/CD
│
└── 📅 User Interface
├── Streamlit Dashboard
├── Grafana Monitoring
└── Slack/Teams Integration
```
```
# 分析日志并获取 AI 建议
python python/ai/ai_soc_assistant.py --analyze /var/log/auth.log
# 输出：
# 📊 事件摘要：
# - 来自 192.168.1.100 的 45 次失败登录尝试
# - 模式表明为 brute force 攻击
# - MITRE ATT&CK: T1110 (Brute Force)
# # 🎯 推荐的 Playbook：
# 1. 封锁源 IP
# 2. 为受影响的账户启用 MFA
# 3. 调查是否存在成功的入侵
```
```
# 运行基于 AI 的事件响应工作流
python python/ai/ai_soc_assistant.py --workflow incident_response --alert alert.json
# 工作流步骤：
# ✅ 收到告警
# ✅ Threat Enrichment (VT, AbuseIPDB)
# ✅ AI 严重性评估 (Critical)
# ✅ 已执行 Auto-Containment
# ✅ 已发送 Slack 告警
# ✅ 已创建 Jira Ticket
```
```
# 使用 AI 关联进行威胁狩猎
python python/ai/ai_soc_assistant.py --hunt --timeframe 24h --output threat_report.json
# 特性：
# - 关联来自多个源的事件
# - 识别攻击链
# - 生成威胁狩猎假设
# - 提供可操作的建议
```
## 🔐 安全考量
### 安全最佳实践
| 主题 | 建议 |
|--------|----------------|
| 🔑 **API 密钥与机密** | 切勿将凭证或 API 密钥提交到 Git。使用 `.env` 文件或机密管理器安全地存储敏感配置。 |
| 🔒 **敏感数据** | 仅在受信任、隔离且具有适当安全保障的环境中执行安全工具。 |
| 🤖 **AI 模型** | 在使用基于云的 AI 服务时，确保遵守隐私法规和组织策略。 |
| 🔴 **红队测试** | 仅对您拥有或被明确授权测试的系统执行 LLM 安全评估。 |
| 📄 **日志文件** | 安全日志可能包含个人身份信息 (PII)。在共享或发布之前，务必对敏感信息进行脱敏处理。 |
| 📦 **依赖项** | 定期更新 Python 包、系统依赖项和第三方工具，以减轻已知的漏洞。 |
## 🎯 技术焦点
本项目致力于为现代安全运营中心 (SOC)、事件响应和防御性安全工程构建实用的、AI 辅助的网络安全解决方案。
| 领域 | 专业化方向 |
|--------|----------------|
| 🔵 **蓝队工程** | 检测工程、SOC 运营、检测规则 |
| 🔴 **事件响应** | 数字取证、事件分类、自动遏制 |
| 🛡️ **安全自动化** | 使用 Python、Bash 和 PowerShell 进行跨平台自动化 |
| 🤖 **AI 安全** | LLM 安全、提示词注入防御、AI 护栏、AI SOC |
| 🔍 **威胁狩猎** | IOC 关联、威胁情报、行为分析 |
| 📊 **安全运营中心 (SOC)** | SIEM 优化、日志关联、威胁监控 |
| 🌐 **Web3 安全** | 智能合约安全、区块链取证、钱包调查 |
标签：AI合规, DLL 劫持, Sysdig, x64dbg, 大语言模型, 库, 应急响应, 应用安全, 逆向工具