Cyber-Shadow-Sentinel：An AI Agent Framework for Proactive Threat Intelligence
網路影子哨兵：主動式威脅情報的 AI 代理框架 

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。

Contribution (貢獻與創新)

我們的核心貢獻是一種新穎的、面向主動式藍隊防禦的 AI Agent 驅動方法論，並透過 Cyber Shadow Sentinel 框架實作。此方法論的關鍵創新方面及其益處包括：

• 統一的藍隊任務編排與自動化：首次應用 MCP 或類似原則進行統一工具編排，於一個整合了威脅情報、攻擊面管理、內部系統接口 (如 CMDB/漏洞庫) 和報告生成等多個藍隊核心功能的 AI 代理框架。這使得跨工具、跨領域的複雜 Multi-Agentic Workflow 自動化成為可能，極大提升了運營效率。

• 專業化、模塊化的 AI 代理協作：設計並利用專業化的、基於角色的代理（例如：多源情報收集代理、外部資產發現代理、內部數據查詢代理、跨域關聯分析代理、風險評估代理、報告生成代理等）進行高效、可擴展的任務分配。這種模塊化設計允許安全團隊根據需求靈活配置和擴展框架功能。

• 深度上下文融合與可操作洞察 (RAG 應用)：不僅從暗網，而是從所有整合來源的情報和內部數據（如資產脆弱性、業務重要性）出發，應用 RAG 進行深度上下文關聯與風險評估。這提供了關鍵的、可解釋的洞察，並產出為自動化響應系統（SOAR）量身定製的可操作情報。

Challenges Addressed (解決的挑戰)

傳統的藍隊運營模式在應對現代威脅時面臨諸多挑戰：

• 數據與工具的碎片化：威脅情報、攻擊面數據、漏洞訊息、內部告警分散在不同系統，難以整合分析以獲得全局視野。

• 人工分析的瓶頸：分析師需手動處理海量、異構的數據和告警，關聯分析耗時且易出錯，難以跟上威脅演變速度。

• 缺乏深度上下文關聯：難以快速、準確地將外部威脅（如新 CVE、暗網討論）與內部具體資產的脆弱性、業務影響力結合評估真實風險。

• 情報到行動的延遲：從獲取情報、分析評估到採取實際防禦或響應措施之間存在時間差和流程斷點。

應用 Cyber Shadow Sentinel 方法論直接應對這些挑戰。其多智能體架構自動整合多源數據；統一編排機制打通工具壁壘；RAG 賦予深度上下文理解能力；自動化的 Multi-Agentic Workflow 顯著降低人工負擔；最終產出的 SOAR 就緒情報則有效縮短了從洞察到行動的周期，實現更快速、更智能的威脅緩解。

3 Takeaways (三個關鍵收穫)

• 建立統一編排思維：思考如何利用標準化接口（如 MCP 理念）和 AI Agent 將您現有的、分散的藍隊工具（TI 平台、ASM 工具、SIEM、掃描器、CMDB 等）連接起來，創建跨工具的自動化信息與行動流。

• 引入任務專職 AI 代理輔助：考慮將特定的、數據密集或重複性的藍隊任務（如外部資產監控、多源情報初步篩選與關聯、L1 告警富化、定期態勢報告生成）逐步交由專門設計的 AI 代理執行，提升效率與覆蓋度。

• 強化上下文驅動的風險決策：積極利用 RAG 等技術，不僅收集數據，更要自動地將多源情報、外部知識（CVE、ATT&CK）與內部資產、漏洞和業務上下文深度結合，生成真正可指導優先級排序和響應行動（人工或 SOAR）的風險洞察。

Research Outline (研究大綱)

緒論：主動式藍隊防禦的需求與挑戰

• 演變中的威脅現狀與藍隊困境：

  • 案例：勒索軟體、供應鏈攻擊、APT、數據洩露等對企業的影響。

  • 藍隊面臨的挑戰：數據爆炸、工具孤島、響應滯後、人才短缺。

• 現有工具（SIEM/SOAR/TI/ASM）的局限性：

  • 整合不足、自動化程度有限、缺乏深度上下文分析能力。

• AI Agent 在藍隊應用的潛力：

  • 自動化、智能分析、人機協作的新範式。

核心挑戰：實現智能化的藍隊自動化

• 跨平台數據融合與標準化：

  • 處理異構數據源（文本、日誌、掃描結果、API 數據）。

  • 信息模型與標準化（如 STIX 的應用與擴展）。

• 多智能體協作與編排：

  • 任務分配、狀態同步、Agent 間通信。

  • Multi-Agentic Workflow 的設計與自適應調整。

• 深度上下文理解與風險評估：

  • 利用 LLM/RAG 理解非結構化情報。

  • 將外部威脅與內部資產、業務影響關聯。

• 人機交互與信任：

  • 結果的可解釋性（XAI）。

  • 分析師如何有效利用和監督 AI Agent。

• 安全與倫理考量：

  • Agent 權限控制、操作安全（OpSec）。

  • 數據隱私與合規性。

Cyber Shadow Sentinel：方法論與框架架構

• 核心理念：AI 代理驅動的主動防禦循環：

  • 情報驅動 (Intelligence-Driven)。

  • 持續監控與評估 (Continuous Monitoring & Assessment)。

  • 自動化分析與響應 (Automated Analysis & Response)。

  • 採用分層協作模式，由編排代理協調各專業代理的工作。 

• 統一編排層 (Orchestration Layer - MCP 應用)：

  • 機制：標準化接口、工具適配器。

  • 示例：連接 TI feed、ASM 工具 API、SIEM API、漏洞庫、CMDB。

• 多智能體核心 (Multi-Agent Core)：

  • 收集代理 (Collection Agents)：暗網、表層網、漏洞/IOC、ASM、內部監控（日誌/告警）等。

  • 分析與關聯代理 (Analysis & Correlation Agent)：跨域信息融合、RAG 上下文豐富化、風險評估引擎；利用 LLM 進行複雜推理，評估多種可能性並確定最高風險的威脅。

  • 編排與報告代理 (Orchestration & Reporting Agent)：Multi-Agentic Workflow 管理、任務調度、多格式報告（預警、摘要、STIX）生成；具備一定的任務分解與規劃能力，動態調整工作流程。

• 知識與上下文層 (Knowledge & Context Layer)：

  • 整合外部知識庫 (CVE, ATT&CK, Threat Actor DBs)。

  • 連接內部知識 (資產庫、業務信息）。

  • 利用 RAG 實現知識的動態檢索與應用。

框架實作、演示與評估

• Cyber Shadow Sentinel 開源工具包：

  • 技術選型 (Python,  Agent/Workflow Frameworks, low-code LLM developement platform like Dify/n8n.)。

  • 關鍵模塊介紹：MCP 連接器、基礎 Agent 模板、Multi-Agentic Workflow 引擎。

• 演示場景：

  • 場景 1：從情報發現到內部風險確認與預警（TI -> Vuln -> Asset -> Alert）。

  • 場景 2：攻擊面變更監控與自動化風險評估（ASM -> CVE -> Context -> Report）。

  • 場景 3：自動化生成面向特定受眾的情報摘要。

• 實驗結果與評估指標：

  • 效率提升：與人工流程在特定任務上的時間/人力對比。

  • 準確率/召回率：在威脅關聯、風險評估等任務上的表現。

  • 覆蓋度：框架整合不同藍隊功能的能力。

  • 基準對比指標：檢測延遲

    • 人工作業＋SIEM (Baseline)：平均 6 小時。

    • Cyber-Shadow-Sentinel：預估將減少 50%。

  • 基準對比指標：分析師工時

    • 每日 8 小時純分析。

    • Cyber-Shadow-Sentinel：預估節省 62.5%。

• 案例研究：深入分析一個複雜場景，展示框架的端到端價值。

結論與未來方向

• 貢獻總結： 重述 Cyber Shadow Sentinel 方法論及其在整合藍隊關鍵功能、提升效率和決策質量方面的價值。

• 未來工作：

  • 更高級的 Agent 協作與自適應 Multi-Agentic Workflow。

  • 面向特定攻擊場景 (如勒索軟體防禦) 的專用工作流。

  • 與 EDR/NDR 等偵測工具的深度融合 (閉環響應)。

  • 增強的可視化與人機交互界面。

  • 持續的開源社區建設與生態合作。

Releasing a New Tool? (是否發布新工具?)

本研究聚焦於新穎的方法論、其底層概念、實施策略和研究發現，而不是工具演示。

然而，為了促進社群採納此方法並進行後續研究，我們將會發布 Cyber Shadow Sentinel Toolkit（開源，考慮使用 Apache-2.0 或 MIT 授權）。此工具包是本研究中所討論的方法論的一個實踐實作，旨在提供一個基礎平台。計劃發布的工具包關鍵方面包括：

• 用於 MCP 驅動的多智能體集成核心組件： 提供 LLM、部分安全工具接口（如 Tor、常見 API 接口）以及外部知識庫之間統一通信的基礎。

• 模塊化基於角色的代理模板：提供預配置但可自定義的 Multi-Agentic Workflow，用於情報收集、分析（帶 RAG 接口）、報告等藍隊核心任務的基礎實現。

• 可獲取性：包含該工具包的 GitHub 倉庫將在研究發表之後或錄用後公開發布。

Demonstration (演示)

是，本研究的發表將包含一個現場演示，展示 Cyber Shadow Sentinel 方法論在整合藍隊任務方面的關鍵運作：

• 跨域情報關聯與風險評估：演示框架如何自動接收（模擬的）多源輸入（例如一條暗網情報 + 一個 ASM 發現），觸發分析代理利用 RAG 融合 CVE 信息和（模擬的）內部資產數據，進行風險評估。

• Multi-Agentic Workflow 可視化：可視化地追踪一個簡化但典型的藍隊任務（如威脅評估）在多個代理（收集->分析->報告）協作的 Multi-Agentic Workflow 中的數據流與過程。

• 面向 SOAR 的可操作輸出：展示最終生成的結構化報告（例如 STIX 格式），其中包含豐富的上下文和風險評級，突出其如何準備好被 SOAR 平台吸收以觸發自動化響應劇本。