clab60917/RAG-LLM-SOC_analyst
📦 Open Source Projektclab60917
Automatisierung von SOC-Analysten-Aufgaben der Stufe 1 mittels RAG-gestützten LLMs für effiziente Bedrohungserkennung und Incident Response.
Das Projekt RAG-LLM-SOC_analyst bietet ein Framework zur Integration von Large Language Models in Sicherheitsabläufe. Im Kern nutzt es RAG, um Sicherheitsdokumentationen, Playbooks und Echtzeit-Logdaten einzubinden, wodurch das LLM kontextbezogene Analysen von Sicherheitswarnungen liefern kann. Dieser Ansatz adressiert die Herausforderung der 'Alarm-Müdigkeit', indem der anfängliche Triage-Prozess automatisiert wird. Das System ist in Python geschrieben und modular aufgebaut, sodass Sicherheitsingenieure verschiedene LLM-Backends und Vektordatenbanken anbinden können. Zu den Hauptfunktionen gehören die automatisierte Incident-Klassifizierung, die kontextuelle Anreicherung von Sicherheitsereignissen und die Abfrage interner Wissensdatenbanken zur Empfehlung von Abhilfemaßnahmen. Durch die Standardisierung der ersten Untersuchungsphase sorgt das Tool für eine konsistente Bearbeitung von Sicherheitsvorfällen, sodass sich menschliche Analysten auf kritische Bedrohungen konzentrieren können.
💡Highlights
- ├─Automatisiert L1 SOC-Triage
- ├─RAG-basierte Log-Analyse
- └─Modulares Python-Design
🎯Für
- ├─Cybersecurity-Analysten
- └─Security Engineers