我们发现了什么
Autonomous Multi-Agent Security Operations Center (SOC) powered by Agentic AI, FastAPI, and Orchestrated AI Agents.. Title: GitHub - c-zerooo/AegisAgent: Autonomous Multi-Agent Security Oper
- 来源:GitHub(发现于 2026-08-08)
- 证据等级:D · 发现产品或需求信号,暂未获得可核验的商业证据。
- 商业模式:待核验
- 主题:AI Agent
- 初筛评分:17.6/100 · 收录 1 次
证据,比故事更重要。
规则清洗与初筛,未经人工商业核验。原文语境、实际客户和付费情况仍需自行验证。
引用与数字披露
来源类型(原作者自述/第三方测算/媒体转引)需采集端标注,本版尚未落字段。
- 作者
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中文辅助译文(全文)
AegisAgent 自主多智能体安全运营中心(SOC) AegisAgent 是一个由 Agentic AI 驱动的安全运营中心(SOC),展示了多个专用 AI Agent 如何通过基于编排的架构协同调查网络安全事件。
AegisAgent 不依赖单一的推理引擎,而是采用一个 Orchestrator Agent 来协调多个领域专用 Agent,以调查告警、关联证据、生成响应建议,并产出一份完整的 SOC 调查报告。
该项目专为教育、工作坊以及 Agentic AI、多智能体系统和安全自动化的演示而设计。
功能特性 · 多智能体 AI 架构 · 中央 Orchestrator Agent · 并发 Agent 执行 · 威胁情报分析 · SIEM 日志调查 · 端点调查 · 用户行为与风险分析(UEBA) · 攻击关联 · 响应规划 · 自动 SOC 报告生成 · FastAPI REST API · 使用 Server-Sent Events(SSE)的实时调查流式传输 · 交互式仪表板 · 完全离线的模拟安全环境 · 为未来 LLM 集成做好准备
系统架构
多智能体架构 · Orchestrator Agent
Orchestrator 是系统的中枢。
职责: · 接收告警 · 启动调查 Agent · 并发执行 Agent · 收集调查结果 · 协调工作流 · 向仪表板流式传输进度
· Threat Agent
负责威胁情报。
使用: · IP 信誉 · 威胁情报数据库 输出: · 信誉 · 置信度 · 威胁类别 · 威胁摘要
· Log Agent
负责 SIEM 调查。
使用: · 模拟 SIEM 日志 输出: · 时间线 · 相关事件 · 可疑活动 · 事件摘要
· Endpoint Agent
负责端点调查。
使用: · 端点清单 · 网络连接 输出: · 端点状态 · 主机名 · 活跃连接 · 可疑通信
· Risk Agent
负责用户与实体行为分析(UEBA)。
输出: · 风险评分 · 风险等级 · 行为因素
· Correlation Agent
汇总所有调查 Agent 的输出。
职责: · 攻击时间线 · 凭据窃取检测 · 横向移动检测 · 权限提升检测 · 数据外泄检测 · MITRE ATT&CK 映射 · 事件摘要
· Response Agent
分析已关联的证据。
生成: · 威胁严重程度 · 威胁评分 · 建议措施 · 是否需要人工审批
Response Agent 永远不会执行破坏性操作。
· Report Agent
产出最终的调查报告。
生成: · 执行摘要 · 时间线 · 证据 · 威胁评估 · 建议 · SOC 调查报告
项目结构
调查工作流
已有的安全工具 各 Agent 复用了已有的调查工具。
| 工具 | 用途 |
|---|---|
| toolfetchlogs() | 查询 SIEM 日志 |
| toolcheckip() | 威胁情报查询 |
| toolgetendpoint() | 端点信息 |
| toolnetworkconnections() | 活跃网络连接 |
| tooluserrisk() | 用户行为风险 |
| toolisolateendpoint() | 端点隔离 (破坏性) |
| toolblockip() | 防火墙封禁 (破坏性) |
模拟数据源 该项目使用模拟数据集完全离线运行。 · 模拟 SIEM 日志 · 威胁情报数据库 · 端点清单 · 网络连接 · 用户风险画像
无需任何外部 API。
API 端点 Dashboard
加载 SOC 仪表板。
Alerts
返回可用的调查场景。
Investigate
启动完整的多智能体调查,并使用 Server-Sent Events(SSE)流式传输进度。
Endpoints
返回端点清单。
Tools
列出可用的调查工具。
实时流式传输 调查流水线使用 Server-Sent Events(SSE)实时流式传输事件。
示例序列:
安装 克隆代码仓库:
安装依赖:
运行应用:
或指定自定义端口:
打开浏览器:
或
API 文档:
所使用的技术 · Python 3 · FastAPI · Uvicorn · Jinja2 · HTML5 · CSS3 · JavaScript · Server-Sent Events(SSE) · AsyncIO · 多智能体架构
所演示的安全概念 · 安全信息与事件管理(SIEM) · 端点检测与响应(EDR) · 威胁情报 · 用户与实体行为分析(UEBA) · 攻击关联 · 威胁评分 · 人在环决策 · 安全编排
未来增强 · 集成 OpenAI、Gemini 或 Xiaomi MiMo API · 检索增强生成(RAG) · 向量数据库支持 · 真实 SIEM 集成(Splunk、Microsoft Sentinel、Elastic) · VirusTotal 与 AbuseIPDB 集成 · MITRE ATT&CK 知识库 · 带记忆能力的 Agent · 持久化调查历史 · Docker 部署 · Kubernetes 支持 · 身份认证与 RBAC · PDF 报告导出 · 邮件与 Slack 告警
项目目标 · 演示多智能体 AI 系统 · 模拟 SOC 调查 · 展示基于编排的 Agent 协作 · 为 Agentic AI 安全应用提供可复用的架构 · 作为 AI 驱动的网络安全教育平台
许可证 本项目旨在用于教育与研究目的。你可以对其进行修改和扩展,用于学习、演示或工作坊。
作者 Lakshya
构建为一个 Agentic AI 多智能体安全运营中心(SOC),演示编排、并发 Agent 执行以及 AI 辅助的网络安全调查。
译文由上游机器翻译生成,可能有误;判断请以英文原文为准。
英文原文(来源本站未改写)
AegisAgent Autonomous Multi-Agent Security Operations Center (SOC) AegisAgent is an Agentic AI-powered Security Operations Center (SOC) that demonstrates how multiple specialized AI agents can collaboratively investigate cybersecurity incidents using an orchestration-based architecture.
Instead of relying on a single reasoning engine, AegisAgent employs an Orchestrator Agent that coordinates multiple domain-specific agents to investigate alerts, correlate evidence, generate response recommendations, and produce a complete SOC investigation report.
The project is designed for educational purposes, workshops, and demonstrations of Agentic AI, Multi-Agent Systems, and Security Automation.
Features · Multi-Agent AI Architecture · Central Orchestrator Agent · Concurrent Agent Execution · Threat Intelligence Analysis · SIEM Log Investigation · Endpoint Investigation · User Behavior & Risk Analysis (UEBA) · Attack Correlation · Response Planning · Automated SOC Report Generation · FastAPI REST API · Live Investigation Streaming using Server-Sent Events (SSE) · Interactive Dashboard · Fully Offline Mock Security Environment · Ready for Future LLM Integration
System Architecture
Multi-Agent Architecture · Orchestrator Agent
The Orchestrator is the brain of the system.
Responsibilities: · Receives alerts · Launches investigation agents · Executes agents concurrently · Collects investigation results · Coordinates the workflow · Streams progress to the dashboard
· Threat Agent
Responsible for threat intelligence.
Uses: · IP Reputation · Threat Intelligence Database Outputs: · Reputation · Confidence · Threat Category · Threat Summary
· Log Agent
Responsible for SIEM investigation.
Uses: · Mock SIEM Logs Outputs: · Timeline · Related Events · Suspicious Activities · Event Summary
· Endpoint Agent
Responsible for endpoint investigation.
Uses: · Endpoint Inventory · Network Connections Outputs: · Endpoint Status · Hostname · Active Connections · Suspicious Communications
· Risk Agent
Responsible for User and Entity Behavior Analytics (UEBA).
Outputs: · Risk Score · Risk Level · Behavioral Factors
· Correlation Agent
Combines outputs from all investigation agents.
Responsibilities: · Attack Timeline · Credential Theft Detection · Lateral Movement Detection · Privilege Escalation Detection · Data Exfiltration Detection · MITRE ATT&CK Mapping · Incident Summary
· Response Agent
Analyzes the correlated evidence.
Generates: · Threat Severity · Threat Score · Recommended Actions · Human Approval Requirement
The Response Agent never executes destructive actions.
· Report Agent
Produces the final investigation report.
Generates: · Executive Summary · Timeline · Evidence · Threat Assessment · Recommendations · SOC Investigation Report
Project Structure
Investigation Workflow
Existing Security Tools The agents reuse the existing investigation tools.
| Tool | Purpose |
|---|---|
| toolfetchlogs() | Query SIEM logs |
| toolcheckip() | Threat Intelligence lookup |
| toolgetendpoint() | Endpoint information |
| toolnetworkconnections() | Active network connections |
| tooluserrisk() | User behavior risk |
| toolisolateendpoint() | Endpoint isolation (destructive) |
| toolblockip() | Firewall block (destructive) |
Mock Data Sources The project runs completely offline using mock datasets. · Mock SIEM Logs · Threat Intelligence Database · Endpoint Inventory · Network Connections · User Risk Profiles
No external APIs are required.
API Endpoints Dashboard
Loads the SOC dashboard.
Alerts
Returns available investigation scenarios.
Investigate
Starts a complete multi-agent investigation and streams progress using Server-Sent Events (SSE).
Endpoints
Returns endpoint inventory.
Tools
Lists available investigation tools.
Live Streaming The investigation pipeline streams live events using Server-Sent Events (SSE).
Example sequence:
Installation Clone the repository:
Install dependencies:
Run the application:
Or specify a custom port:
Open your browser:
or
API Documentation:
Technologies Used · Python 3 · FastAPI · Uvicorn · Jinja2 · HTML5 · CSS3 · JavaScript · Server-Sent Events (SSE) · AsyncIO · Multi-Agent Architecture
Security Concepts Demonstrated · Security Information and Event Management (SIEM) · Endpoint Detection and Response (EDR) · Threat Intelligence · User and Entity Behavior Analytics (UEBA) · Attack Correlation · Threat Scoring · Human-in-the-Loop Decision Making · Security Orchestration
Future Enhancements · Integration with OpenAI, Gemini, or Xiaomi MiMo APIs · Retrieval-Augmented Generation (RAG) · Vector Database Support · Real SIEM Integration (Splunk, Microsoft Sentinel, Elastic) · VirusTotal & AbuseIPDB Integration · MITRE ATT&CK Knowledge Base · Memory-enabled Agents · Persistent Investigation History · Docker Deployment · Kubernetes Support · Authentication & RBAC · PDF Report Export · Email & Slack Alerting
Project Goals · Demonstrate Multi-Agent AI systems · Simulate SOC investigations · Showcase orchestration-based agent collaboration · Provide a reusable architecture for Agentic AI security applications · Serve as an educational platform for AI-driven cybersecurity
License This project is intended for educational and research purposes. You may modify and extend it for learning, demonstrations, or workshops.
Author Lakshya
Built as an Agentic AI Multi-Agent Security Operations Center (SOC) demonstrating orchestration, concurrent agent execution, and AI-assisted cybersecurity investigations.
这条还缺什么证据?
下面每条都由本条已有字段推出(等级、理由、商业模式、来源次数、是否演示), 本站不生成推测性结论;通用验证方法放在方法论页。
- 可核验的收入或付费证据查官网定价页与付费口径;第三方数据源(如 GetLatka)只作旁证,需标注来源与时点。
- 商业模式未定确认按席位/按用量/授权还是开源托管版收费;开源项目另查 LICENSE 与是否存在付费版。
- 只有单一来源找一手站点或其他渠道是否重复出现同一产品;社区热帖数量不等于商业进展。
通用验证清单(谁有这个问题/谁愿意付费/一个人能交付哪一小步)见我们的筛选方法。