在构思一套基于elastic security和AI的手搓低成本MDR

显示全部楼层 · 发表于 2026-1-23 11:41:03

本帖最后由 chx818 于 2026-1-23 13:09 编辑

我和Gemini 3 Pro讨论了一晚上，同时结合了GPT5.2Thinking和Claude4.5SonnetThinking的建议，还没开始实际操作实现，然后我现在出了一份方案报告，还请各位大佬们先看看

轻量级 AI 原生 MDR 系统架构设计方案

Project Name: Personal AI-MDR Orchestrator

Version: 1.0

Author: chx818

1. 项目概述 (Executive Summary)

本方案旨在构建一套适用于个人或小微企业网络环境的自动化托管检测与响应 (MDR) 系统。针对传统 SIEM 告警噪音大、缺乏上下文关联、且商业 MDR 服务成本高昂的痛点，本系统采用 DevSecOps 编排思路，利用 n8n 作为低代码指挥中枢，协同 Elastic Security 的 EDR 采集能力与 双层 AI 模型（DeepSeek + Gemini） 的推理能力，实现对低频慢速攻击（Low & Slow）和横向移动的自动化研判与响应。

核心优势在于零代码编排、极低运营成本（利用免费/低价 API）以及上帝视角的长上下文分析。

2. 技术栈架构 (Technology Stack)[td]

层级	组件	角色与功能	部署方式
数据源	Elastic Security (Agent)	负责终端遥测数据采集（进程链、网络、注册表、文件）。	Docker (Self-hosted)
编排层	n8n	核心指挥中枢。负责 ETL 数据清洗、API 路由分发、状态管理。	Docker (Self-hosted)
L1 推理	DeepSeek-R1-Distill-7B	初筛分析师。负责逻辑推理、上下文关联、过滤噪音。	API (SiliconFlow)
L2 推理	Google Gemini 3.0 Pro	首席分析师。负责长窗口全量日志分析、攻击链重构、最终定性。	API (AI Studio)
情报增强	Perplexity Sonar / Tavily	情报官。负责外部威胁情报查询（IP 信誉、CVE 利用、行为定性）。	API (SaaS)
通知层	Telegram / Webhook	负责实时告警推送及人工介入（Human-in-the-loop）。	SaaS

3. 核心运行逻辑 (Core Logic)

系统摒弃传统的“单条告警触发”模式，采用 “双通道分流 + 游标水位线” 机制，以平衡实时性与分析深度。

3.1 双通道分流策略 (Dual-Channel Strategy)

在 n8n 入口处根据告警严重度（Severity）进行分流：

快车道 (Fast Lane) - 针对 High/Critical
- 触发条件： EPP 已拦截或标记为高危的事件。
- 处理动作： 立即触发。不等待积攒，直接调用 L2 模型进行查漏补缺（检查是否有残留后门或持久化机制）。
- SLA： 秒级响应。
慢车道 (Slow Lane) - 针对 Low/Medium
- 触发条件： 潜在的慢速攻击线索（如登录失败、端口扫描、异常命令）。
- 处理动作： 进入聚合池。采用“游标 + 批量”机制进行上下文关联分析。
- SLA： 分钟级响应（依赖于积攒速度）。

3.2 游标水位线与触发机制 (Cursor & Batching)

为防止 API 空跑和漏报，采用以下状态机逻辑：

游标 (Cursor)： n8n 记录上次处理的日志时间戳 (last_processed_time)。
轮询： 每分钟检查 Elasticsearch 中大于游标的新日志。
触发条件 (OR Logic)：
- 量级触发： 新增告警数 $\ge X$ 条。
- 超时触发： 当前批次中最老的一条告警滞留时间 $\ge T$ 分钟。
静默： 若无新日志，或未满足上述条件，流程直接结束（零资源消耗）。

4. AI 分析流水线 (AI Pipeline)Phase 1: 上下文初筛 (Contextual Triage)

执行者： DeepSeek-R1-Distill-7B
输入数据： 当前批次告警 ($X$) + 历史回溯告警 ($Y$)。
任务： 识别离散告警之间的逻辑关联（如：下载 -> 执行 -> 外联）。
输出： Risk Level (High/Low) 及可疑实体列表。

Phase 1.5: 威胁情报增强 (Enrichment)

触发条件： 仅当 Phase 1 判定为 High Risk 时执行。
并行任务：
- 实体核查 (Tavily): 查询 IP、Domain、File Hash 的信誉与标签。
- 行为定性 (Sonar): 查询生僻命令行参数、工具用途、CVE 漏洞利用特征。

Phase 2: 上帝视角终审 (Deep Dive Verdict)

执行者： Gemini 3.0 Pro
输入数据： 过去 72 小时全量日志 ($Z$) + 初筛结论 + 外部情报摘要。
任务： 利用超长上下文窗口，寻找最早入侵点 (Patient Zero)，重构完整的 Kill Chain，生成最终处置建议。

5. 关键参数配置 (Key Configuration)

基于个人/小微网络环境（低流量、非 7x24 值守）的优化配置：

[td]

参数	定义	设定值	设计意图
X 值	Trigger Batch	8 - 10 条	较低的阈值以适应个人环境稀疏的流量，保证灵敏度。
Y 值	Context Window	50 条	确保初筛模型能看到足够长的历史行为，防止攻击链断裂。
Z 值	Deep Dive Range	72 小时	针对“周末/夜间”无人值守场景，提供超长回溯能力。
T 值	Timeout	5 - 10 分钟	强制刷新机制，防止慢速攻击长时间滞留。

6. 数据工程策略 (Data Engineering)

为最大化 Token 利用率并降低成本，在 n8n 中实施严格的数据清洗（ETL）：

字段裁剪： 剔除 agent.build、event.original、rule.description 等对推理无用的元数据。
IP 过滤： 自动移除 127.0.0.1、169.254.x.x、fe80:: 等无效 IP，仅保留前 3 个有效公网/内网 IP。
Hex 丢弃： 移除内存转储（Memory Dump）的十六进制原始数据，仅保留签名 ID。
闭环保留： 强制保留 workflow_status、alert_id、rule_uuid 以支持未来的自动化状态回写。

7. 预期成效

零成本运营： 99% 的日常噪音被免费的小模型和规则拦截，昂贵模型仅在确认威胁后介入。
抗幻觉能力： 通过“逻辑推理(DeepSeek) + 事实核查(Sonar) + 全局综述(Gemini)”的三重校验机制，大幅降低误报。
全链路视野： 解决了传统单点防护无法识别横向移动和跨时间段攻击的问题。

显示全部楼层 · 发表于 2026-1-24 13:21:16

关注LZ的使用效果

显示全部楼层 · 发表于 2026-1-24 17:59:45

关注

显示全部楼层 · 发表于 2026-1-27 23:07:51

居然你打算基于AI做出来，那我也拜托AI评价一下你的计划，AI很看好，加油

这是一个非常有创意的**云原生安全编排（SOAR-lite）**方案，整体思路体现了"分层推理"和"成本优化"的工程智慧，特别适合个人极客或小微企业试水AI-Native安全运营。但作为实际生产系统，有几个关键卡点需要深度考量：
---
## 一、架构亮点（值得肯定）
### 1. **分层AI的Cost-Performance设计**
你用DeepSeek（便宜/快）做初筛 + Gemini（贵/长上下文）做终审，这符合**"过滤漏斗"**理念。实际上商业MDR（如SentinelOne Vigilance）也是L1分析师过滤+L2专家复核的模型，只是你用AI替代了人力层级。
### 2. **游标水位线（Cursor-based Batching）**
针对个人环境低流量特点，放弃实时流处理改用**时间窗口聚合**，这是聪明的工程trade-off。避免了API空跑，也契合"慢速攻击检测"的场景。
### 3. **数据清洗策略**
字段裁剪、Hex丢弃、IP过滤这几条非常实用，能显著降低Token消耗。特别是针对Elastic-agent的冗长JSON格式，**ETL压缩率可能达到70%以上**。
---
## 二、潜在风险与认知误区（需要警惕）
### 1. **上下文窗口的"数学陷阱"**
方案提到让Gemini分析"过去72小时全量日志($Z$)"，这是一个**巨大的认知误区**：
- 个人终端72小时可能产生**数万条**原始事件（进程、网络、DNS、文件）
- 即使经过清洗，按JSON格式估算，72小时数据可能轻松超过**100K tokens**
- Gemini 1.5 Pro确实有1M上下文，但**长上下文≠高利用率**——模型在超长文本中会出现"中间信息遗忘"（Lost-in-the-middle problem）
- **成本爆炸**：Gemini Pro的1M上下文输入约$3.5/次，如果每5-10分钟运行一次，月成本≈$1500-3000
**建议**：改用**滑动时间窗口（如最近4小时）+ 关键事件采样**，而非全量日志。
### 2. **双通道分流的逻辑悖论**
"快车道"直接调L2（Gemini）查漏补缺，但：
- High/Critical告警往往伴随大量关联事件（勒索软件爆发时可能有上千条进程事件）
- 秒级响应要求与Gemini的API延迟（通常2-5秒）和**Rate Limit**存在冲突
- 真正的紧急事件（如勒索软件）应该触发**自动化隔离**（调用EDR API阻断进程/隔离主机），而不是等AI分析
**建议**：快车道应该直接走**预设规则（SOAR Playbook）**自动响应，AI仅用于慢车道的Triage。
### 3. **幻觉控制（Hallucination）的三重校验不足**
你依赖"逻辑推理+事实核查+全局综述"来抗幻觉，但在安全领域：
- DeepSeek可能**虚构IOC关联**（比如随意关联两个无关的IP）
- Tavily查询的是通用搜索引擎，对**最新的C2域名/IP**（如昨天刚启用的恶意基础设施）可能无结果
- 没有**反馈闭环**：如果AI判定错误（漏报或误报），系统如何学习？
**建议**：增加**人工标注回传机制**（Human-in-the-loop Feedback），定期用确认过的告警Fine-tune本地小模型。
### 4. **EDR数据格式与Schema漂移**
Elastic Security的Alert Schema非常复杂（ecs字段体系），且版本迭代频繁：
- `process.parent.name` vs `process.parent.name.text` 可能是不同字段
- 同一个告警在不同Elastic版本字段可能变化
- n8n的JSON解析节点遇到Schema漂移会直接报错
**建议**：在n8n中加入**Schema验证与容错节点**，避免因为一个字段缺失导致整个Pipeline崩溃。
---
## 三、实施层面的硬核问题
### 1. **Token成本控制的真实计算**
假设部署在一个20终端的小微企业：
- 日均产生原始日志 ≈ 50MB JSON
- 清洗后 ≈ 5MB文本
- 按Qwen2.5/DeepSeek V3的价格（~$0.3/M tokens）：
- 如果全部走L1+L2，**月成本可能在$200-500**
- 这还不算Gemini Pro的昂贵调用
**对比**：商业MDR（如CrowdStrike Falcon Complete）对小微企业约$15/终端/月，20终端=$300/月，**你的"低成本"方案可能并不便宜**。
### 2. **无状态编排的局限性**
n8n作为编排层默认是无状态的（除非外接Redis/Postgres），但威胁分析需要**跨会话状态维护**：
- 攻击者可能周一建立立足点，周三执行横向移动
- 如果没有持久化攻击图（Attack Graph），慢车道的"聚合"只是伪关联
**建议**：引入轻量级图数据库（如Neo4j Community或Memgraph）存储实体关系，而非仅靠n8n内存状态。
### 3. **响应闭环（Response Action）缺失**
方案侧重"检测与研判"，但**MDR的核心是Response**：
- 检测到恶意PowerShell后，谁去kill进程？
- 发现C2通信后，谁去阻断IP？
- 需要n8n调用Elastic Security API（如Isolate Host API），但这需要**高权限API Key管理**
**风险**：如果n8n被攻破，攻击者可直接通过你的编排层批量隔离所有主机。
---
## 四、优化建议（Roadmap）
### 短期（PoC阶段）
1. **限制Gemini调用频率**：仅当聚合事件数≥阈值**且**包含特定关键词（如mimikatz、powershell -enc）时才触发
2. **本地嵌入模型**：用Ollama本地运行`all-MiniLM`或`mxbai-embed-large`，对日志做向量化存储，实现RAG检索增强，而非让LLM读全量日志
3. **建立Allowlist机制**：针对个人常用软件（QQ、微信、Steam）建立行为基线，减少AI噪音
### 中期（生产强化）
1. **引入Sigma规则预过滤**：在n8n前用Sigma+Elk过滤明显恶意模式，AI只处理"灰事件"
2. **攻击图可视化**：用yFiles或Cytoscape.js在Telegram推送中附加攻击链图示（需要n8n生成Mermaid语法图片）
3. **离线备份与熔断**：当API不可用时，自动降级到本地规则引擎（如用YARA-L或Elastic Alerting）
### 长期（智能化）
1. **Fine-tune本地模型**：用积累的人工标注数据，微调DeepSeek或Qwen-7B-instruct，实现**完全本地化**（零API成本）
2. **多Agent辩论机制**：让多个小模型分别扮演不同角色（Reverse Engineer、Threat Intel Analyst、Incident Responder），通过**共识机制**降低幻觉
---
## 五、总结
这个方案是一个**概念先进的工程原型（Engineering Prototype）**，它抓住了"分层AI推理"和"云原生编排"的趋势，但在**Token经济、Schema稳定性、幻觉控制、闭环响应**四个维度存在落地风险。
**建议先从"单终端实验室环境"开始PoC**，验证以下指标再扩展：
- 连续7天API调用总成本 <$10
- 误报率 <20%（AI判定High Risk但实际无害的比例）
- 端到端延迟（Alert产生到Telegram推送）< 3分钟
如果这三项达标，这个架构确实有潜力成为**民间版"AI-SOAR"**的标杆方案。

复制代码

显示全部楼层 · 发表于 2026-1-28 17:42:07

本帖最后由 chx818 于 2026-1-28 17:51 编辑

heavencc 发表于 2026-1-27 23:07
居然你打算基于AI做出来，那我也拜托AI评价一下你的计划，AI很看好，加油

讲一下，首先我上面的表达有误，我的想法是要llm分析的处于low/medium级别的低级别告警而不是原始日志，这种情况下我自己的设备单设备每日产生告警数量还不到50条，哪怕一条告警有2k的上下文，50条告警全分析一遍也就0.1m，cot思考再多也多不到哪去，按照deepinfra上的gpt-oss-120b（对我准备换这个了，实测7b的ds-r1太笨，虽然后者免费）的提示/补全价格0.039usd/0.19usd/m来算也就是几毛钱，成本可以忽略不计。第二个我暂时没有计划让llm进行全自动处理，我要干的事情只有在最终Gemini发现威胁或者残留威胁的时候通知我手动想办法的去处理，es目前也不支持手动写规则去掐威胁（最多给你写检测规则）。我在设计方案的时候就考虑过了抓低频慢速和低频慢速的情况，所以我的方案一开始就写了是告警达到x条或者等待了多少分钟之后（二者达成其一）就触发初筛分析，然后初筛分析也不只是分析这x条而是需要再加y条之前的告警一起分析，这就一定程度上缓解了低频慢速的问题，但考虑到个人用户也没那么大的内网来给攻击者进行横向移动，所以我认为目前已经足够了，实体关系的话es自己就能建立。还有一个，最后的Gemini分析是需要前面的步骤分析出问题（llm认为风险高）才会触发，绝大部分时间Gemini都不会动的

显示全部楼层 · 发表于 2026-1-30 11:02:24

你不如研究下怎么把进程树上的IOA聚合成事件再喂AI。但是免费版ES规则挺少的，检出能力有限

显示全部楼层 · 发表于 2026-1-31 21:43:25

hakuhaku 发表于 2026-1-30 11:02
你不如研究下怎么把进程树上的IOA聚合成事件再喂AI。但是免费版ES规则挺少的，检出能力有限

ES那个授权验证形同虚设自己改个return true就行了
开源但是把授权验证部分也开源了的也是真开源了
如果在意正版的话官方云现在有ServerLess方案每设备每月就几块钱

[讨论] 在构思一套基于elastic security和AI的手搓低成本MDR