AiSOC：可审计的开源AI安全运营中心
给安全团队用的开源AI SOC，靠可回放账本审计每一步，不替代SIEM留存。
GitHub beenuar/AiSOC 更新 2026-11-02 分支 main 星标 6.2K 分叉 643
Python TypeScript Go 安全运营 MITRE ATT&CK Kafka Postgres Docker Compose MCP

🧭 决策指南

为什么现在热： 无法从材料判断

适合，如果你

  • 你需要自托管安全运营、告警关联和可审计的AI调查，并能运行Docker Compose。
    README“An open-source, self-hostable AI Security Operations Center”；Quick start要求Docker Compose v2。
  • 你希望验证Kafka、检测、关联和Postgres组成的完整摄取链路。
    Quick start的“Then prove it works”说明make smoke会验证ingest、Kafka、detection、correlation和Postgres。
  • 你需要规则库和滑动窗口检测，而不是只依赖AI模型判断。
    How it works说明运行2538条可执行规则、76条滑动窗口规则，并使用7023条规则库。
  • 你需要保留代理提示词、工具调用和调查证据，以便复核AI结论。
    What AiSOC does说明每个提示词和工具调用都会记录；Every answer carries its receipts说明可导出签名证据包。
  • 你想在没有API密钥时测试本地模型和CISA KEV威胁情报。
    What it looks like running明确写出本地模型以及无API key获取真实CISA KEV目录。

不适合，如果你

  • 你要替换现有SIEM的长期日志留存或合规搜索能力。
    What AiSOC is not明确写明它不是drop-in SIEM replacement，也不替代long-term log retention和compliance search。
  • 你的数据源尚未连接，但希望系统自动发现并读取全部遥测。
    What AiSOC is not明确写明无法看到未连接的telemetry，且没有discovery。
  • 你要求告警触发后无需策略授权或人工审批就自动响应。
    What AiSOC is not写明系统默认不自治；响应需要explicit policy authorization和human approver。
  • 你的运行环境无法为Docker VM提供8GB内存和20GB空闲磁盘。
    Quick start的Requirements要求Docker VM拥有8 GB memory和20 GB free disk。
  • 你把sample incidents或benchmark numbers当作真实事件准确率。
    What AiSOC is not明确说明演示和样例事件不是真实事件，benchmark是substrate self-consistency measures。

前置条件

  • Docker Compose v2
  • Docker VM中8 GB内存和20 GB空闲磁盘
  • python3 3.9+
  • bash
  • 首次运行下载约2 GB模型；该模型存储在仅由make clean清理的volume中
  • make doctor可检查主机工具、内存、磁盘、端口和datastore

第一步命令（README 原文）

make up

要注意

  • make up首次运行会生成.env中的十五个密钥，并只显示一次管理员密码。
    Quick start说明make up生成fifteen secrets；管理员密码在本机生成、只显示一次且不存储。
  • 5432或11434被占用时安装不会失败，但控制台会迁移到空闲端口。
    Quick start说明端口被占用不会停止安装，并给出两端口均占用时64秒进入控制台的结果。
  • make demo加载的固定数据全部标记为is_synthetic = true，不是客户或真实事件。
    Quick start的sample data段落明确说明make demo使用synthetic dataset并标记每一行。
  • playbook只有部署、租户和playbook三个开关都开启才会执行，否则保持preview。
    How it works说明三个switch必须一致，默认全关，条件不足时以preview运行。
  • 规则可执行性需要真实连接器回放并观察触发，不能只看enabled字段。
    Executable is earned, not declared说明规则必须经过vendor-shaped event回放并watched to fire。

材料未说明

  • README摘录未列出支持的真实数据源、连接器名称和每种连接器的配置方式。
  • README摘录未给出bundled local model的具体模型名称、版本和硬件性能。
  • README摘录未说明生产部署的副本数、并发上限和可支持的遥测吞吐量。
  • README摘录未提供AI agent的具体模型配置、上下文限制和失败重试策略。
  • README摘录未提供Evaluation章节中的完整评测数据和指标定义。
  • README摘录未展开Security章节，无法据此判断认证、隔离、密钥轮换和漏洞响应细节。
  • README摘录未说明MCP server支持的完整工具列表及Claude、Cursor、Continue的版本要求。

💡 深度解析

6
不适合 我已经依赖现有 SIEM 做长期日志留存、合规检索和全企业搜索，现在希望用 AiSOC 完全替换它，同时保留 AI 调查和自动响应能力；这个替换方案是否可行？
适合读者： 已有长期日志留存和合规检索平台、希望用一个系统替换现有 SIEM，并要求覆盖所有企业搜索场景的合规安全架构师

不适合；AiSOC 的定位是可审计的 AI 增强型 SOC 编排与调查层，而不是成熟的全量 SIEM 替代品。

  • 项目洞察明确指出，它不负责长期日志留存、全面合规检索和所有企业级搜索场景，因此无法直接满足现有 SIEM 的职责边界。
  • AiSOC 依赖连接器接入遥测；它不会自动发现组织资产、数据源或安全工具，也无法分析尚未接入的遥测。
  • 规则数量不能等同于全面检测覆盖：7023 条规则中只有 2538 条被验证为可执行，实际效果还取决于字段完整性、连接器质量、租户调优和数据覆盖。
  • 它更适合作为现有日志平台、资产管理、终端检测和合规存储系统之上的调查与编排增强层；用它单独替换 SIEM 会留下明确能力缺口。
  • 项目洞察：不能替代完整 SIEM；不负责长期日志留存、全面合规检索和所有企业级搜索场景
  • 项目洞察：无法分析未接入的遥测，也没有自动发现组织资产、数据源或安全工具的能力
  • 项目洞察：7023 条规则中 2538 条被验证为可执行
  • 项目洞察：应与长期日志平台、资产管理、终端检测和合规存储系统协同
make doctor
材料未说明：README 未说明现有 SIEM 与 AiSOC 之间的具体双向同步接口和迁移工具；README 未给出组织合规保留期限、搜索延迟和事件规模下的替代性验证结果
适合 我在 Windows 上部署，5432 和 11434 已被占用，而且机器还没有完整依赖；我希望安装程序自动处理前置条件，并能在不手动改端口的情况下打开控制台，AiSOC 能否满足？
适合读者： 在 Windows 裸机上部署 AiSOC、主机上的 5432 和 11434 已被其他服务占用，并希望用 GitHub Codespaces 或安装脚本快速验证的安全平台工程师

适合；README 明确覆盖 Windows 前置条件、端口占用和无本机环境的验证路径。

  • Windows 可直接使用 README 给出的 PowerShell 安装命令，它会处理前置条件；也可以在 GitHub Codespaces 中打开仓库后执行 make up。
  • 5432 和 11434 被占用不会阻止安装，AiSOC 会选择空闲端口、说明原端口被谁占用，并移动控制台地址；README 给出的裸机示例在 64 秒内进入登录控制台。
  • 安装需要 Docker Compose v2、Python 3.9+、bash，以及 Docker VM 至少 8 GB 内存和 20 GB 磁盘；make doctor 会检查这些条件。
  • 如果只想离线走通一条告警链路，可以安装 aisoc-sandbox 并运行 demo，不必先准备 Docker。
  • Quick start：On Windows ... `iwr -useb https://raw.githubusercontent.com/beenuar/AiSOC/main/install.ps1 | iex`
  • Quick start：A port already in use does not stop the install
  • Quick start：64 seconds to a signed-in console on a bare clone with 5432 and 11434 both taken
  • Quick start：Without Docker at all, `pip install aisoc-sandbox && aisoc-sandbox demo`
iwr -useb https://raw.githubusercontent.com/beenuar/AiSOC/main/install.ps1 | iex
材料未说明：README 未说明 Windows 主机上 Docker Desktop、Hyper-V 或 WSL2 的具体兼容矩阵；README 未说明自动选取的空闲端口如何与企业代理、防火墙和反向代理策略集成
适合 我维护 7023 条规则，但项目数据只确认 2538 条可执行；我还需要按租户调整阈值、禁用规则，并用滑动窗口规则验证跨事件行为，AiSOC 是否能支持这套检测验证流程？
适合读者： 维护 7023 条检测规则、关注规则真实可执行性，并需要对租户阈值和抑制配置负责的检测工程师

适合；AiSOC 的检测验证机制正好覆盖规则回放、租户调优和跨事件匹配，但它不能把规则总数直接当成生产覆盖率。

  • 项目数据列出 7023 条规则，其中 2538 条经过验证可执行；可执行性的门槛是通过真实连接器和检测引擎回放并实际观察到触发，而不是文件存在或 enabled 标记。
  • 另有 76 条滑动窗口规则，支持跨事件计数或有序序列匹配，适合验证行为链而非单条日志。
  • 租户级调优包括规则禁用、阈值调整和抑制配置，而且这些配置会实际应用到检测引擎。
  • 新威胁情报可以重新扫描历史数据，但这属于标记为 re-hunting 的模式，不能被当作原始事件时刻的预测结果。
  • 项目洞察：规则库包含 7023 条规则，其中 2538 条被验证为可执行
  • 项目洞察：另有 76 条滑动窗口规则用于跨事件计数或有序序列匹配
  • 项目洞察：租户级检测调优包括规则禁用、阈值调整和抑制配置
  • Evaluation, reflex and replay：Replay is time-frozen; re-hunting is labelled
make smoke
材料未说明：README 未给出你的日志字段与现有规则字段之间的具体映射覆盖率；README 未提供在你的事件吞吐量和租户数量下检测引擎的性能上限
适合 我需要让 AI 分诊结果包含模型 verdict、置信度、理由和证据引用，并把调查导出成签名证据包；同时响应审批必须在服务重启后继续有效，AiSOC 是否适合我的事件响应流程？
适合读者： 事件响应人员，需要把 AI 分诊结论、证据引用和审批动作导出为可复核记录，并在重启后继续处理未完成响应的蓝队成员

适合；AiSOC 把 AI 调查过程和响应审批都设计成可追踪状态，而不是只保存最终结论。

  • 项目支持展示模型 verdict、置信度和理由，并通过 Investigation Ledger 记录每个提示词、工具调用、调查步骤和结果，便于回放调查过程。
  • 调查结果可以导出为带签名的证据包，采用 OCSF 1.9.0 格式，并为可验证结论绑定账本引用。
  • playbook 响应默认进入预览模式；部署、租户和 playbook 三重开关以及人工审批共同控制动作，审批状态持久化到 Postgres，支持重启恢复并记录审批过期。
  • 需要注意，完整账本只能证明模型使用了什么证据、执行了什么步骤，不能自动证明 AI 结论本身一定正确。
  • 项目洞察：AI agent 展示模型 verdict、置信度和理由
  • 项目洞察：Investigation Ledger 记录提示词、工具调用和调查步骤，支持调查回放、审计和证据追踪
  • 项目洞察：调查结果可导出为带签名的证据包，采用 OCSF 1.9.0 格式
  • 项目洞察：审批状态持久化到 Postgres 并可跨重启恢复
make smoke
材料未说明：README 未说明签名证据包使用的具体密钥管理、轮换和验证工具；README 未说明 OCSF 1.9.0 导出与组织现有取证或合规系统的字段兼容程度
视情况 我需要在不使用外部 API key 的前提下，把真实安全遥测接入一个自托管 SOC；现有 Docker VM 只有 8 GB 内存、20 GB 磁盘，并且团队不想维护完整 SIEM，我应该采用 AiSOC 吗？
适合读者： 需要自托管 SOC、只能在 Docker Compose v2 环境运行，并且 Docker VM 只有约 8 GB 内存和 20 GB 可用磁盘的中小型企业安全运营负责人

视情况；它适合做自托管的 AI 调查与编排层，但不适合在资源不足或需要完整 SIEM 能力时独立承担全部职责。

  • README 要求 Docker Compose v2、Docker VM 至少 8 GB 内存和 20 GB 可用磁盘，首次启动还会下载约 2 GB 模型；你的资源刚好达到下限。
  • 项目明确支持无 API key 的本地模型路径，并把告警分诊、MITRE ATT&CK 调查和响应建议串在一起。
  • 它不会自动发现组织数据源，也不负责长期日志留存、全面合规检索或所有企业级搜索场景，因此需要继续保留现有日志平台或 SIEM。
  • 接入真实数据前必须配置连接器；没有连接器时，控制台只会显示空的或示例环境，不能代表生产检测效果。
  • Quick start：Needs Docker Compose v2 with 8 GB memory and 20 GB free disk in the Docker VM
  • Quick start：The first run downloads a ~2 GB model
  • 项目洞察：不能替代完整 SIEM；不负责长期日志留存、全面合规检索
  • 项目洞察：项目不会自动发现或接入组织已有的安全数据
make doctor
材料未说明：README 未给出你的具体连接器类型、每日事件量和保留周期下的资源曲线；README 未说明本地模型在你的 CPU、内存或 GPU 配置上的实际响应延迟
视情况 我计划通过 MCP 把 AiSOC 接入 Claude、Cursor 和 Continue，但组织要求本地保存调查数据、限制客户端权限，并且所有高风险动作都必须经过人工审批；这个集成边界是否满足要求？
适合读者： 需要把 SOC 调查接入 Claude、Cursor 或 Continue，但不能让外部 AI 客户端直接执行高风险响应动作的安全工程师

视情况；AiSOC 提供了合适的本地审计和审批边界，但 MCP 接入本身不会自动解决外部客户端的权限、上下文泄露和网络治理问题。

  • 项目描述明确提供 MCP server，可接入 Claude、Cursor 和 Continue；同时系统支持自托管、无需外部 API key 的运行路径。
  • Investigation Ledger 会记录提示词、工具调用、调查步骤和结果，使通过客户端发起的调查具备回放和审计依据。
  • 响应默认是预览模式，且需要部署、租户和 playbook 三重开关，再加人工审批；审批状态持久化到 Postgres，并支持重启恢复。
  • 项目洞察同时指出，MCP 会扩大入口并增加权限管理、上下文泄露和操作边界治理要求，所以必须单独设计客户端凭据和网络隔离。
  • 项目描述：Ships an MCP server for Claude, Cursor and Continue
  • 项目洞察：Investigation Ledger 记录每个 agent 步骤、提示词、工具调用和结果
  • 项目洞察：响应动作默认采用预览模式，并由部署、租户和 playbook 三重开关以及人工审批控制
  • 项目洞察：MCP 接入增加外部 AI 客户端的权限管理、上下文泄露和操作边界治理要求
make up
材料未说明：README 未说明 Claude、Cursor 或 Continue 侧的最小权限配置和具体 MCP 授权模板；README 未量化 MCP 客户端可见的上下文范围、网络隔离方式或数据脱敏能力

✨ 核心亮点

  • 2538条可执行规则覆盖7023条规则库
  • 每次AI调查都记录提示词和工具调用
  • Kafka到Postgres链路可用make smoke验证
  • 支持无API密钥运行CISA KEV威胁情报
  • 首次运行需下载约2GB本地模型

🔧 工程化

  • 规范化遥测后用Kafka、规则和关联生成事件
  • AI代理将调查过程写入Investigation Ledger
  • playbook默认预览，审批暂停状态持久化到Postgres
  • 证据导出为签名、字节一致的OCSF 1.9.0包

⚠️ 风险

  • 不是SIEM替代品，不能提供长期日志留存和合规搜索
  • 未连接的遥测不可见，README明确没有发现能力
  • 响应默认非自治，需策略授权和人工审批
  • 演示数据为synthetic，不代表真实事件或实时准确率
  • Docker VM需8GB内存、20GB磁盘并下载约2GB模型

👥 适合谁？

  • 需要自托管SOC和可审计AI调查的安全团队
  • 使用Docker Compose、Kafka和Postgres的工程团队
  • 想用MCP接入Claude、Cursor或Continue的开发者
  • 需要MITRE ATT&CK调查记录和签名证据包的团队