Unleashing an AI-Agent-Driven Framework for Dark Web Threat

Abstract

暗網仍然是網絡安全威脅的關鍵樞紐，包括數據洩露（例如，在論壇上交易的被盜憑證）、金融欺詐（例如，勒索軟件即服務平台）和國家安全風險（例如，國家資助的黑客工具）。傳統方法依賴於碎片化的工具（例如 TorBot、OnionSearch）和手動分析，這些方法難以應對動態內容、加密和可擴展性問題。

利用 AI Agent，提出一種新穎的暗網威脅情報方法論，並通過開源的 SHADOW-WIELDER 框架將其實作。該方法整合了用於統一工具編排的 MCP（模型上下文協議）、以基於角色的代理為特色的多智能體 LLM 工作流，以及用於上下文分析的 RAG（檢索增強生成）。具體而言，MCP 驅動的編排標準化了 LLM 與多樣化安全工具之間的通信，以實現彈性、自動化的數據收集。協作式 AI 代理按角色進行專業化分工，自動化情報生命週期，減少了人工干預。此外，RAG 增強的上下文關聯將暗網發現與 CVE 詳細信息等實時外部知識相關聯，從而實現準確的評估和歸因。

該方法論，通過 SHADOW-WIELDER 框架實施後，使安全團隊能夠主動識別威脅並生成結構化的情報（例如 STIX 報告），這些情報已為下游的 SOAR 平台做好準備，有效地將暗網情報轉化為具體的檢測能力。