HoneySentinel 开源 AI 蜜罐与调查平台

mandoof1 在 GitHub 发布 HoneySentinel，一个自托管蜜罐与调查平台，仿真 SSH、Telnet、FTP、HTTP/HTTPS 协议并加密记录攻击者行为。分析流水线完全本地运行，包括基于 CIC-IDS2017 训练的 Random Forest 分类器、签名规则和经 llama.cpp 本地部署的 Kev-4B 决策模型与微调 LLM Wolfram；还支持把识别到的攻击者静默转移到网站的诱饵副本。参考服务器评测显示分类器准确率 0.9967，NFR-2 分类在 10 并发内 100% 于 200 ms 内完成。项目标注为 capstone 平台，尚未捕获真实互联网流量。