febriyansyahresearch-lab/ai-soc-for-banking

# 银行业 AI-SOC — 驱动 AI 的安全运营中心 [](https://github.com/febriyansyahresearch-lab/ai-soc-for-banking/actions/workflows/test.yml) [](https://python.org) [](LICENSE) **Febriyansyah** — IT 网络安全与基础设施主管（15年以上经验，银行业）| MTI 候选人 ## 问题陈述 区域性银行和金融机构缺乏经济高效的安全运营中心（SOC）能力。商业 SIEM/SOAR 解决方案极其昂贵，而开源替代方案则需要大量的集成工作。本框架提供了一个专为银行业量身定制的、端到端的 AI 驱动 SOC。 ## 方法论 ### 架构 1. **SIEM-Lite** — 多格式日志摄取（syslog、JSON、CSV），标准化为通用 schema，具备查询和过滤功能的内存事件存储。 2. **检测** — 三层检测：基于规则（类似 Sigma）、统计异常（z-score/滚动平均值）以及带有时间窗口的事件关联。 3. **响应** — 自动化 IR playbook（符合 NIST 800-61 标准），SOAR 工作流编排（集成 TheHive、创建工单、阻断），多渠道通知。 4. **合规** — 控制框架映射（NIST CSF 2.0、ISO 27001、PCI DSS、BI/POJK）以及自动化合规报告。 5. **仪表板** — 基于 Streamlit 的多页 Web 界面，用于实时监控、事件管理、合规跟踪和配置。 ### Pipeline ``` Log Sources → Ingestion → Parsing → Normalization → Storage ↓ Rules Engine ← Anomaly Detection ← Correlation Engine ↓ ↓ ↓ SOAR Orchestration ↓ ↓ ↓ Playbooks Notifications Dashboard ``` ## 核心概念 | 概念 | 描述 | |---|---| | SIEM-Lite | 轻量级日志摄取与事件管理 | | 检测规则 | Sigma 风格的事件匹配条件 | | 异常评分 | 相对基线的统计偏差 (0-1) | | 关联窗口 | 基于时间的多事件关联 | | SOAR 工作流 | 具备条件分支的自动化响应 | | GRC 映射 | 用于合规的跨框架控制映射 | ## 仓库结构 ``` ai-soc-for-banking/ ├── src/ │ ├── siem/ # Log ingestion, parsing, normalization, storage │ ├── detection/ # Rules engine, anomaly detection, correlation │ ├── response/ # IR playbooks, SOAR orchestration, notifications │ ├── compliance/ # Control frameworks, compliance reporting │ └── dashboard/ # Streamlit web interface (multi-page) ├── data/sample_logs/ # Synthetic log samples for testing ├── tests/ # Unit and integration tests ├── .github/ # CI pipeline └── README.md ``` ## 快速入门 ``` # Clone git clone https://github.com/febriyansyahresearch-lab/ai-soc-for-banking.git cd ai-soc-for-banking # 设置 python -m venv venv source venv/bin/activate # Linux/Mac # .\venv\Scripts\activate # Windows pip install -r requirements.txt # 运行测试 python -m pytest tests/ -v ``` ## 仪表板 ``` streamlit run src/dashboard/app.py ``` ## 参考文献 - NIST SP 800-61 Rev 2 — 计算机安全事件处理指南 - NIST 网络安全框架 2.0 - ISO/IEC 27001:2022 - PCI DSS v4.0 - POJK No. 11/POJK.03/2022 — 印尼银行业 IT 风险管理 - MITRE ATT&CK 框架

标签：Apex, FOFA, Kubernetes, SOAR, Streamlit, 人工智能, 子域名变形, 安全运营中心, 机器学习, 用户模式Hook绕过, 网络映射, 访问控制, 逆向工具, 银行业安全