自主安全运营中心（SOC）产品系统Vibe Coding

1、企业安全运营中心（SOC）普遍面临告警疲劳与分析师稀缺的双重困境：日均海量告警涌入、误报率高、多源日志彼此孤岛，资深安全分析师缺口大、平均响应时长（MTTR）居高不下；
2、传统规则引擎只能做静态匹配，威胁情报与知识难以自动落地。
3、本项目立项旨在打造一套 AI 驱动的自动化安全运营平台，用大模型多 Agent 自动完成告警归一化、关联调查、根因分析与闭环响应，把分析师从重复人工研判中解放出来，实现 "告警接入→AI 调查→自动响应→审计留痕" 的全流程自动化。

平台是一个完整的企业级安全运营控制台，核心功能模块包括：
① 告警接入与归一化：多源连接器（API / 日志）实时接入，统一清洗标准化；
② 告警融合：自动去重、聚合、风险评分，压缩告警量；
③ AI 智能调查：多 Agent 协作完成分诊、威胁狩猎、实体关联分析，并自动生成调查结论与报告；
④ 事件 / 案例管理：全生命周期状态流转、时间线审计；
⑤ SOAR 自动响应：剧本化动作执行 + 多级人工审批流；
⑥ UEBA 用户行为分析：建立行为基线、输出异常评分；
⑦ 威胁情报接入与 IOC 自动匹配、⑧ 知识库 RAG 问答；
⑨ 多租户 IAM 权限（JWT 鉴权、租户数据隔离）、⑩ 审计日志防篡改与 LLM 成本看板，前端通过 SSE 实时推送告警与调查进度

1、技术栈与架构：前端 Vue 3.5 + Vite + TypeScript + Naive UI；后端 Python 3.12 + FastAPI + DDD 四层架构的微服务集群（10 个服务，含一个 Go 高性能日志摄取服务）；AI 层采用 LangGraph Supervisor 模式做多 Agent 编排；数据层为 PostgreSQL（行级安全 RLS 多租户 + Apache AGE 图数据库 + pgvector 向量检索）+ Redis + Kafka（KRaft）事件脊柱；容器化部署。
2、我负责：整体架构设计与微服务拆分、核心数据库设计与 Alembic 迁移、AI 调查 Agent 编排、多租户 IAM 鉴权、Docker Compose 一键部署与脚本。
3、亮点与难点：事件驱动管线削峰、图 + 向量混合检索支撑实体关联；；难点在于多 Agent 长任务状态管理（PostgresSaver）、跨服务内部令牌鉴权、安全知识管理。