An AI Agent Framework for Proactive Threat Intelligence

Abstract (摘要)

面對日益增長的網路威脅，包括數據洩露、勒索軟體、供應鏈攻擊和國家級網路行動，傳統的藍隊各自為政的工具（如威脅情報平台、攻擊面管理工具、SIEM/SOAR、漏洞掃描器）和依賴大量人工分析的流程，在實現全面、高效、主動的防禦方面面臨嚴峻挑戰，尤其在整合多源信息、快速情境化和自動化響應方面存在瓶頸。

利用前沿的 AI Agent 概念，我們提出一種新穎的 Cyber Shadow Sentinel 方法論，並通過同名開源框架將其實作，旨在革新藍隊的運作模式。該方法論整合了統一的工具與知識編排機制（如應用 MCP 原則）、以角色為基礎的 Multi-Agentic Workflow (role-based Multi-Agentic Workflows)，以及用於深度上下文分析的 RAG（檢索增強生成）。通過編排化的 AI 代理（專職負責情報收集、資產發現、分析關聯、任務管理、報告生成等），自動化地從多樣化來源（暗網、表層網、漏洞庫、內部資產與監控系統）收集、驗證、關聯和評估訊息。RAG 增強的分析將外部威脅與內部脆弱性、業務上下文深度結合，實現精準的風險評估。

該方法論與框架旨在賦能藍隊，建立持續的、由情報驅動的防禦態勢，生成結構化、可操作的洞察（如 STIX 報告、優先級列表），無縫對接 SOAR 或其他響應機制，將被動監控轉化為主動防禦能力。