agentic-threat-hunting-framework

让AI代理自动狩猎威胁,越用越聪明

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 智能体 🍴 复刻 56 🐛 待处理 1 👀 关注 6
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 411
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源框架,MIT许可证,完全免费,可自行部署使用。

项目预览

agentic-threat-hunting-framework 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类智能体
开发团队Nebulock-Inc
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源框架,MIT许可证,完全免费,可自行部署使用。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型agentic-ai,ai-agents,automation,cybersecurity,detection-engineering,pypi,security,security-tools,siem,threat-analysis,threat-detection,threat-hunting,threat-intelligence,threat-response,thrunting
GitHub 星标★ 411
上线时间2025-10-27 00:00:00
代码更新2026-11-09
仓库体积28.7 MB
本站数据更新2026-11-10
维护状态活跃
收录时间2026-08-09
浏览次数4

项目介绍

ATHF是一个用于智能体威胁狩猎的开源框架,旨在构建能够记忆、学习并日益自主行动的安全系统。它解决了传统威胁狩猎依赖人工经验、难以规模化的问题,通过将AI代理引入安全运营流程,实现自动化检测与响应。核心能力包括:支持多种大语言模型(LLM)后端,提供可扩展的代理架构,允许安全团队定义狩猎策略和任务;集成SIEM、威胁情报等安全工具,实现数据接入与动作执行;具备记忆机制,让代理能从历史狩猎中学习,持续优化策略。框架基于Python构建,适合安全研究人员和蓝队使用,可显著提升威胁狩猎的效率和覆盖范围。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 411

核心亮点

  • 提供代理记忆与学习机制,能持续优化狩猎策略
  • 支持灵活集成多种LLM和安全工具,适配现有安全栈
  • 模块化设计,便于定制和扩展新的狩猎场景

不足之处

  • 早期项目,文档和社区生态尚待完善
  • 实际部署可能需要较多安全领域知识进行调优

适用场景

  • 安全运营中心(SOC)自动化威胁检测与响应
  • 红蓝对抗中模拟攻击行为的自动化识别
  • 企业安全团队构建定制化威胁狩猎平台

替代项目

AutoGPT、LangChain、CrewAI

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