SecurityClaw

让 LLM 自动盯日志、查异常，安全告警秒级响应

SecurityClaw 是一个基于技能模块的自主安全运营中心（SOC）智能体，专为安全团队设计，用于自动化威胁监测与响应。它从 OpenSearch/Elasticsearch 中摄取日志数据，通过 RAG（检索增强生成）构建行为记忆，并利用 LLM 对实时异常进行验证，减少误报。项目采用模块化架构，支持自定义技能扩展，能主动执行调查、生成报告并建议响应动作。核心解决安全分析师在大量日志中手工排查效率低、响应慢的问题，将告警验证、上下文关联和初步处置流程自动化。

开源 free 智能体

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GitHub 星标 ★ 272

维护状态活跃

是否开源是

定价模式 free

项目数据

分类智能体

开发团队SecurityClaw

所属国家

官网地址

GitHubhttps://github.com/SecurityClaw/SecurityClaw

定价模式free

价格说明开源项目，MIT许可证，可自行部署使用，无付费版本。

访问状态

是否开源是

开源协议MIT

主要语言Python

技术栈/模型ai-agents,ai-security,anomaly-detection,autonomous-agents,cybersecurity,llm,opensearch,rag,retrieval-augmented-generation,security-operations-center,soc,soc-automation,threat-detection,threat-hunting

GitHub 星标★ 272

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2026-03-03 00:00:00

最近更新2026-09-05 00:00:00

维护状态活跃

中文支持

访问方式

移动端支持

综合评分

收录时间2026-08-09

浏览次数5

使用教程

核心亮点

模块化技能设计，可灵活组合调查、验证、响应等能力，适配不同 SOC 流程
RAG 行为记忆能跨事件关联上下文，减少孤立告警的误判
直接对接 OpenSearch/Elasticsearch，无需复杂迁移即可接入现有日志管道

不足之处

早期项目，文档和社区支持尚不完善，上手门槛较高
依赖 LLM 推理，对大规模日志流可能产生较高延迟和成本

适用场景

安全运营中心（SOC）的日常告警分流与初步调查
企业安全团队对海量日志进行自动化异常检测与验证
红蓝对抗或应急响应中快速关联事件上下文

替代项目

SigmAIQ、AutoGPT、MetaGPT

项目介绍

SecurityClaw 是智能体领域的开源项目，由 SecurityClaw 开发，是 2026 年新上线的项目。

它收录于智能体分类，该分类目前共有 2,499 个项目，GitHub 星标数为 272。

项目目前处于活跃维护状态，最近一次代码更新于 2026-09-05。MIT许可证，可自行部署使用，无付费版本。

它主要面向的使用场景是：安全运营中心（SOC）的日常告警分流与初步调查。同类可对比的替代方案包括 SigmAIQ、AutoGPT、MetaGPT。

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