CyberSec-AI Agent — 企业级网络安全智能体系统

基于文章《这就是AI筛选出来的理想型企业级网络安全智能体》构建

架构概览

┌─────────────────────────────────────────────────┐
│  工作台 (Workbench) — 角色选择：红/蓝/紫队         │
├─────────────────────────────────────────────────┤
│  感知层 (Perception) — NLP/多模态输入解析          │
├─────────────────────────────────────────────────┤
│  编排层 (Orchestrator) — LLM驱动/状态机/RPA集成    │
├─────────────────────────────────────────────────┤
│  工具层 (Tools) — 7个专业安全智能体               │
│  ├─ 威胁情报 Agent (THREAT_INTEL)                │
│  ├─ 漏洞扫描 Agent (VULN_SCAN)                   │
│  ├─ 威胁狩猎 Agent (THREAT_HUNT)                 │
│  ├─ 应急响应 Agent (INCIDENT_RESPONSE)           │
│  ├─ 渗透测试 Agent (PEN_TEST)                    │
│  ├─ 报告生成 Agent (REPORT_GEN)                  │
│  └─ 风险评估 Agent (RISK_ASSESS)                 │
├─────────────────────────────────────────────────┤
│  反馈层 (Feedback) — 指标监控/自动恢复/持续优化    │
├─────────────────────────────────────────────────┤
│  支撑层 (Infrastructure) — 多云/容器/向量库       │
└─────────────────────────────────────────────────┘

核心公式：Agent = 推理能力 + 执行能力 + 结果闭环

项目结构

cybersec-agent/
├── core/
│   ├── base.py          # 智能体基类 + 编排器框架
│   ├── perception.py    # 感知层：意图解析、实体抽取
│   └── feedback.py      # 反馈层：指标评估、自动恢复
├── agents/
│   ├── threat_intel.py  # 威胁情报智能体
│   ├── vuln_scanner.py  # 漏洞扫描智能体
│   ├── threat_hunter.py # 威胁狩猎智能体
│   ├── incident_response.py  # 应急响应智能体
│   ├── pen_test.py      # 渗透测试智能体
│   ├── report_gen.py    # 报告生成智能体
│   └── risk_assessor.py # 风险评估智能体
├── main.py              # 入口：编排器主流程
└── README.md

快速开始

cd cybersec-agent
python main.py

各智能体功能

评价指标（来自原文）

• 任务执行时间：平均耗时 vs 人工对比
• 自动化覆盖率：可独立完成的任务占比
• 漏洞修复成功率：执行准确性
• 漏洞发现数量：威胁检出率
• 决策正确率：人工审核验证
• 人工干预频率：自主决策能力
• 多步骤任务完成率：复杂任务成功率
• MTTR降低率：直接影响业务连续性

运行示例

from main import CyberSecOrchestrator
from core.base import Role

orch = CyberSecOrchestrator()

# 漏洞扫描流程
result = await orch.run(
    "对 192.168.1.0/24 进行漏洞扫描并评估风险",
    role=Role.BLUE
)

# 渗透测试流程（红队视角）
result = await orch.run(
    "对 example.com 进行渗透测试",
    role=Role.RED
)