sunilgentyala/PRAVAL

# PRAVAL **渐进式**（**P**rogressive）**递归**（**R**ecursive）**智能体**（**A**gentic）**漏洞**（**V**ulnerability）**评估**（**A**ssessment）**生命周期**（**L**ifecycle） **[Sunil Gentyala](https://github.com/sunilgentyala)** · [sunil.gentyala@ieee.org](mailto:sunil.gentyala@ieee.org) · [MIT License](LICENSE) · [在线网站](https://sunilgentyala.github.io/PRAVAL/) [](https://github.com/sunilgentyala/PRAVAL/actions/workflows/ci.yml) [](LICENSE)  [](#companion-paper) [](https://sunilgentyala.github.io/PRAVAL/) [](https://doi.org/10.6028/NIST.SP.800-115) [](https://www.first.org/cvss/v4.0/specification-document)  PRAVAL 是一个可自托管的智能体 AI 框架，它将企业 漏洞评估分为十个顺序、上下文相连的阶段来执行 —— 资产 发现、分类、漏洞扫描、凭证探测、风险 优先级划分、修复规划、缓解控制设计、正式风险 接受、报告和持续监控程序设计 —— 而不是 十个互不关联的工具。 大多数智能体安全工具只自动化了这个生命周期中的一两个阶段。 PRAVAL 的核心机制是**渐进式上下文链接**：每个 阶段都会接收到先前阶段所有发现的结构化摘要 —— 资产关键性、发现的 CVE、凭证暴露、延迟的修复 项目 —— 作为其自身推理的明确上下文，因此后续阶段建立在 早期发现的基础上，而不是从零开始。 **近期更新：** - **2026-07-28** — 为双盲评审、A4 页面大小的 重新提交对稿件进行了格式重排（作者/隶属关系块已匿名化，自引重写 以移除识别链接，页边距已根据会议的 A4 规范进行修正），并修正了早期 作者列表修订中遗留的过时的共同作者联系链接。 ## 为什么上下文链接很重要 如果智能体在不知道哪些资产是业务 关键资产的情况下对漏洞进行评分，那它仅仅是按 CVSS 重新排序。如果智能体在不知道哪些 修复被推迟的情况下设计补偿控制，那它写出的只是通用的最佳实践 建议。PRAVAL 的第 5 阶段（风险优先级划分）明确地将第 2 阶段的 关键性层级、第 3 阶段的 CVSS 发现以及第 4 阶段的凭证暴露数据 组合成一个综合评分： ``` Composite Risk = (CVSS × Asset Weight) × Threat Intelligence Factor ``` 其中 Asset Weight 来自第 2 阶段的分类（Critical=2.0， High=1.5，Medium=1.0，Low=0.5），而威胁情报因子反映了 CISA KEV（已知被利用漏洞）目录状态。 ## 十阶段生命周期 | # | 阶段 | # | 阶段 | |---|-------|---|-------| | 1 | 资产发现与清单 | 6 | 修复规划 | | 2 | 资产分类 | 7 | 缓解控制 | | 3 | 漏洞扫描 | 8 | 风险接受 | | 4 | 凭证探测 | 9 | 报告 | | 5 | 风险优先级划分 | 10 | 持续监控 | ## 架构 ``` Browser (React SPA) → Express proxy (/api/messages) → Anthropic API never calls Anthropic directly — the API key lives only on the server ``` - **Frontend**：React 19 + Vite 6。渲染 10 阶段控制台，不保存 API 凭证，仅与后端代理通信。 - **Backend**：Node.js 22 + Express 5。具有速率限制（30 req/min/IP），进行输入 验证，在任务启动时从 AWS Secrets Manager 检索 `ANTHROPIC_API_KEY`，并且是 唯一调用 `api.anthropic.com` 的组件。 - **Deployment**：AWS ECS Fargate 位于私有子网中，内部 ALB（无公共 IP），用于 ECR/Secrets Manager/CloudWatch Logs 的 VPC 接口终端节点，并且 在每次推送镜像时进行 Wiz.io 云安全态势扫描。 有关完整的生产部署指南（AWS/Azure/GCP），请参阅 [`deployment/DEPLOYMENT.md`](deployment/DEPLOYMENT.md)，以及 Terraform 模块集请参阅 [`infra/terraform/`](infra/terraform/)。 ## 快速开始 ``` cp .env.example .env # add your ANTHROPIC_API_KEY docker compose -f docker-compose.dev.yml up --build ``` Frontend：http://localhost:5173 · Backend：http://localhost:3000 或不使用 Docker 运行： ``` cd server && npm install && npm run dev # terminal 1 cd client && npm install && npm run dev # terminal 2 ``` ## 安全模型 - Anthropic API 密钥永远不会到达浏览器 —— 它在 任务启动时从 AWS Secrets Manager 注入到容器中，并且只能被 Express 进程读取。 - 所有出站 LLM 调用都旨在通过作者的 [ContextGuard](https://github.com/sunilgentyala/contextguard) 零信任 MCP 中间件进行路由，该中间件根据策略引擎验证调用，并在提交前将 出站流量限制在允许列表内的 Anthropic 终端节点上 —— 从而缓解随扫描数据（主机名、 服务横幅、漏洞描述）在阶段间流动而携带的间接提示词注入。 - ECS 执行角色的 `secretsmanager:GetSecretValue` 权限 仅限于单个密钥 ARN；任务角色不携带任何策略。 - 要报告漏洞，请参阅 [SECURITY.md](SECURITY.md)。 ## 合规与标准一致性 | 标准 | 应用位置 | |---|---| | [NIST SP 800-115](https://doi.org/10.6028/NIST.SP.800-115) | 十阶段生命周期结构 | | [CVSS v4.0](https://www.first.org/cvss/v4.0/specification-document) | 第 3 阶段漏洞评分 | | CISA KEV catalog | 第 3/5 阶段威胁情报因子 | | PCI-DSS, HIPAA, SOC 2, ISO 27001, NIST CSF | 可选的合规范围，作为一等上下文贯穿所有 10 个阶段（从第 2 阶段开始） | ## 成本 按照 `claude-sonnet-4-20250514` 的定价，一次完整的 10 阶段评估运行在 API 使用上花费 **$0.165**。AWS 托管（0.25 vCPU / 512 MB Fargate 任务 + 内部 ALB + NAT Gateway + VPC 终端节点）每月费用约为 **~$90–110**。有关 详细的数字和优化杠杆，请参阅 [部署指南的成本明细](deployment/DEPLOYMENT.md#8-monthly-cost-breakdown-aws)。 ## 局限性 - 评估发现是由 LLM 生成且合成的，而不是来源于 实时的扫描器集成（Tenable.io / Qualys Cloud API 集成是 主要计划的增强功能）。 - 单智能体顺序架构；采用由 协调智能体管理专业子智能体的多智能体设计是未来的工作。 - CVE 标识符、CVSS 评分和版本范围在投入运营前应与 国家漏洞数据库进行核对验证 —— LLM 输出 带有产生幻觉的风险。 ## 仓库结构 ``` PRAVAL/ ├── client/ React 19 + Vite frontend ├── server/ Express 5 backend proxy ├── infra/ │ ├── terraform/ VPC, ALB, IAM, security groups │ └── ecs-task-definition.json ├── deployment/ │ └── DEPLOYMENT.md Full production deployment guide ├── docs/ GitHub Pages site ├── .github/workflows/ CI (client build, server check, terraform validate) ├── Dockerfile Multi-stage production build └── docker-compose.dev.yml ``` ## 相关工作 - [ContextGuard](https://github.com/sunilgentyala/contextguard) —— 零信任 MCP 中间件；PRAVAL 在所有阶段间 LLM 调用之上的管理安全层（Precision 100%，Recall 96.7%，F1 98.3%）。 ## 引用 如果您在研究中使用 PRAVAL，请引用配套论文（一旦 发表）或本仓库。有关机器可读版本，请参阅 [CITATION.cff](CITATION.cff)。 ``` @misc{gentyala2026praval, author = {Gentyala, Sunil}, title = {{PRAVAL}: A Progressive Recursive Agentic Framework for Multi-Phase Enterprise Vulnerability Assessment}, year = {2026}, howpublished = {\url{https://github.com/sunilgentyala/PRAVAL}}, note = {Under submission, IEEE TrustCom 2026} } ``` ## 作者 **Sunil Gentyala** — HCL America Inc. (HCLTech) 首席网络安全与 AI 安全顾问，德克萨斯州达拉斯。IEEE 高级会员（ID：101760715）。 ORCID：[0009-0005-2642-3479](https://orcid.org/0009-0005-2642-3479)。 GitHub：[@sunilgentyala](https://github.com/sunilgentyala)。 ## License [MIT](LICENSE)

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