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GitHub · 去对齐工具与仓库·· 18 天前精选AI 评分56

CerberusAI 开源只读 agentic SOC 项目,接入自选 LLM 自动分诊 SIEM 告警

justinbarrow30/cerberus-ai

来源与原文

GitHub · 去对齐工具与仓库

发布时间:(北京时间)

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完整链接与内容说明

https://github.com/justinbarrow30/cerberus-ai

本站目前仅有 AI 导读与摘要,未展示原文正文;技术细节、代码和完整结论请查看原始来源。

AI 导读

justinbarrow30 在 GitHub 开源了 CerberusAI,一个只读的 agentic SOC,接入用户的 SIEM 并可搭配任意已批准的 LLM,通过自学习的网络基线对告警给出 auto-close 或 escalate 判定。核心推理基于确定性的统计与拓扑图(如 z-score 和前所未有的边检查),配可选的 Isolation Forest 加 autoencoder 集成异常检测层,ensemble 在留出评测中达到 ROC-AUC 0.996、F1 0.973;已支持 Wazuh、Elastic Security、Security Onion,Sentinel 适配器已构建待实机验证,通过 MIT 协议发布,可用 python lab/demo_fixture.py 复现演示。

推荐理由

原文完整给出了架构、只读安全设计、SIEM 适配和评测数据,读者可以直接克隆复现这个 agentic SOC 方案。

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