wazuh-ai-soc-azure
用大模型自动分析 Wazuh 告警，在 Azure 上快速搭 AI SOC
wazuh-ai-soc-azure 是一个面向安全运营中心（SOC）的开源参考架构，把 Wazuh 的 SIEM/EDR 能力与 Azure 云原生服务、大语言模型（Mistral + LoRA 微调）结合起来，用于自动化告警分析与事件响应。它解决的是传统 SOC 中告警量过大、分析师疲于奔命、误报率高的问题：通过 Terraform 在 Azure 上快速部署 AKS 集群、API Management、存储与监控组件，把 Wazuh 采集的安全事件送入 LLM 管道，由模型生成告警摘要、风险评级和处置建议，并针对 HIPAA 等合规场景做了设计考量。项目还包含 MLOps 流程，支持对模型进行微调与版本管理，适合想低成本验证 AI 驱动安全运营的团队直接复用。
项目数据
使用教程
核心亮点
- 提供 Terraform 一键部署到 Azure AKS 的完整基础设施代码，省去手工搭建环境
- 把 Wazuh 告警与 Mistral 大模型、LoRA 微调串成可运行的 MLOps 管道，不是纯概念 demo
- 面向 HIPAA 等合规场景设计，对医疗等受监管行业有直接参考价值
不足之处
- 项目仍处早期，星标和社区规模小，长期维护与文档完善度有待观察
- 强依赖 Azure 特定服务，迁移到 AWS/GCP 或本地环境需要较大改造
适用场景
- 中小型安全团队想低成本验证 AI 辅助告警分析
- 受 HIPAA 监管的机构搭建合规安全运营平台
- 安全工程师学习 LLM 在 SOC 场景的落地与微调流程
替代项目
Wazuh、Elastic Security、Microsoft Sentinel
项目介绍
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