CTI代理
版本: 2.4.0
自主多智能体网络威胁情报系统,具有专业的分析技术、17个MCP服务器集成和内置的抗幻觉验证功能。
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概述
CTI Agent是一个快速编排的多代理威胁情报系统,它:
- 收集 来自6类17台MCP服务器的威胁情报
- 使丰富 具有多源数据和动态路由的IOC
- 分析 使用钻石模型和ACH框架的威胁
- 挑战 通过对抗性的《魔鬼代言人》辩论进行评估
- 验证 在报告之前独立提出每一项主张(抗幻觉)
- 生产 校准情报报告、STIX 2.1捆绑包和ATT&CK层
- 改善 通过定量评估和快速优化
┌──────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ CTI Agent v2.4.0 │
│ Multi-Agent Intelligence with Adversarial Review │
└──────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
Collector → Analyst → [Devil's Advocate ↔ Analyst] → Verifier → Reporter
│ │ │ │ │
monitor- diamond- challenge high- re-query generate
feeds model confidence source report
enrich- ACH assessments APIs STIX 2.1
iocs analysis propose alt. detect ATT&CK
hypotheses hallucination layers______________________________________________________________________
快速开始
1.配置API密钥
cp config/.env.template config/.env
# Edit config/.env with your API keys17台MCP服务器中有11台需要 没有API密钥 并立即工作(漏洞情报、滥用信息、DNS侦察等)。
推荐钥匙 (免费套餐可用):
VT_API_KEY--VirusTotal/Google威胁情报OTX_API_KEY--AlienVault OTXABUSEIPDB_API_KEY--滥用IPDBSHODAN_API_KEY— 肖丹
可选密钥 (免费等级):
TI_MINDMAP_API_KEY--TI思维导图中心(免费从TI Mindmap HUB.com)
2.安装MCP服务器
大多数服务器通过以下方式自动安装 uvx 加载Claude代码时 .mcp.json.手动安装:
uvx gti_mcp
pip install fastmcp-threatintel看 config/mcp_server_registry.json 完整的17服务器注册表。
3.运行代理
在克劳德代码中:
Read AGENT.md and begin a threat intelligence session.
Focus on [YOUR PRIORITY - e.g., "APT activity", "ransomware trends", "CVE-2025-XXXX"]对于完整的多代理管道:
Read AGENT.md and run the orchestrate-team skill for a complete intelligence cycle.______________________________________________________________________
多代理团队(v2.4.0)
五种具有结构分离关注点的专业代理:
| 代理人 | 角色 | 技能 |
|---|---|---|
| 收集者 | 收集和丰富原始情报 | 监控信息流,丰富国际奥委会 |
| 分析师 | 生成校准评估 | 钻石模型,ACH |
| 魔鬼代言人 | 挑战高置信度判断 | ACH(对抗性) |
| 验证器 | 独立重新验证所有索赔 | 验证索赔 |
| 记者 | 组装最终交付成果 | 生成报告、STIX、ATT&CK |
为什么选择多代理?
该管道解决了两种关键的LLM故障模式:
- 确认偏误 --魔鬼代言人有一项结构性任务,即质疑所有被评为“极有可能”或更高的评估,为替代假设辩护,并记录反对意见 ICD 203
- 幻觉 --验证器独立地重新查询每个IOC、TTP和归因声明的源API。被退回的索赔被隔离,永远不会到达最终报告
管道数据流
collection_bundle → assessment_package → debate_record → verification_report → final deliverables
(Collector) (Analyst) (DA ↔ Analyst) (Verifier) (Reporter)______________________________________________________________________
项目结构
CTI_agent/
├── AGENT.md # Master orchestrator (start here)
├── agents/definitions/ # Multi-agent team definitions
│ ├── collector.md # Feed monitoring + IOC enrichment
│ ├── analyst.md # Diamond Model + ACH analysis
│ ├── devils_advocate.md # Adversarial challenge protocol
│ ├── verifier.md # Independent claim validation
│ └── reporter.md # Final product assembly
├── skills/ # 13 skill prompt files
│ ├── orchestrate-team/ # 5-agent pipeline coordinator
│ ├── monitor-feeds/ # Intelligence collection
│ ├── enrich-iocs/ # Multi-source IOC enrichment
│ ├── verify-claims/ # Claim validation + hallucination detection
│ ├── diamond-model-analysis/ # Structured intrusion analysis
│ ├── analysis-competing-hypotheses/ # Attribution hypothesis testing
│ ├── generate-report/ # ICD 203 intelligence reports
│ ├── produce-stix-bundle/ # STIX 2.1 output
│ ├── produce-attack-layers/ # ATT&CK Navigator layers
│ ├── recall-intelligence/ # Pinecone vector memory
│ ├── check-server-health/ # MCP server availability
│ ├── plan-session/ # Session planning
│ ├── self-evolving-loop/ # Meta-prompt optimization
│ └── external/ # Third-party skills
├── lib/ # Python deterministic logic (12 modules)
│ ├── team_data.py # Inter-agent data schemas
│ ├── debate.py # Devil's Advocate debate engine
│ ├── verification_pipeline.py # Claim extraction + routing
│ ├── stix_builder.py # Diamond Model → STIX 2.1
│ ├── attack_layers.py # Diamond Model → ATT&CK Navigator
│ ├── confidence_decay.py # IOC freshness half-life calculations
│ ├── actor_profiles.py # Persistent threat actor profiles
│ ├── pinecone_memory.py # Vector memory for historical context
│ ├── health_check.py # MCP server health checks
│ ├── config.py # Registry loader + routing tables
│ ├── metrics.py # Observability metrics
│ └── logging_schema.py # Structured JSONL logging
├── evaluation/ # Quality assessment graders
├── config/ # Configuration
│ ├── mcp_server_registry.json # 17 MCP servers (source of truth)
│ ├── mcp_config.json # Claude Code MCP config (generated)
│ ├── team_config.json # Multi-agent pipeline config
│ ├── skill_ownership.json # Skill conflict resolution
│ └── feeds.json # RSS fallback feeds
├── tests/ # 182 tests
├── demo/ # Demo dataset + mock MCP responses
├── docs/ # Architecture + development docs
├── state/ # Runtime state files
└── reports/ # Generated intelligence products______________________________________________________________________
MCP服务器集成
6类17台服务器,具有动态路由和优雅降级功能:
| 类别 | 服务器 | 用途 |
|---|---|---|
| 智能 | OTX、TI Mindmap HUB、Mallory | 威胁源收集 |
| 富集 | GTI/VirusTotal、Shodan、fastmcp-threatintel、mcp-threadintel | IOC富集 |
| 脆弱性 | KEV、漏洞情报、Nuclei | CVE情报 |
| 恶意软件分析 | Ghidra、YARA、Capa、Radare2、Binwalk | 二元分析 |
| 开源情报 | DNSTwist | DNS配置 |
| 效用 | CyberChef | 数据转换 |
IOC路由按类型(IP、域、哈希、URL、CVE)配置,具有主/辅/回退链。这 check-server-health 技能在会话开始时根据可用的API密钥和服务器状态调整路由。
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分析框架
钻石模型
将入侵分析分为四个顶点:
- 对手 --谁发动了这次袭击
- 基础设施 --使用的系统(C2,交付)
- 能力 --工具和技术(映射到ATT&CK)
- 受害者 --攻击目标
竞争假说分析(ACH)
严格归因的七步流程:
- 生成所有合理的假设(包括欺骗+零)
- 列出钻石模型的所有证据
- 创建诊断矩阵
- 完善假设
- 评估诊断证据(侧重于反驳,而不是确认)
- 计算可能性
- 带校准置信度的报告
置信度校准(ICD 203)
| 术语 | 概率 |
|---|---|
| 几乎可以肯定 | >95% |
| 极有可能 | 80-95% |
| 可能 | 60-80% |
| 大致均等 | 40-60% |
| 不太可能 | 20-40% |
| 极不可能 | 5-20% |
| 可能性极小 | \=50% |
- 归因声明仅得到1个来源的支持
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输出产品
| 产品 | 格式 | 位置 |
|---|---|---|
| 情报报告 | Markdown(ICD 203) | reports/{guid}.md |
| STIX 2.1捆绑包 | JSON | reports/{guid}_stix_bundle.json |
| ATT&CK导航层 | JSON(v4.5) | reports/{guid}_attack_layer.json |
| 检测规则 | Sigma/YARA | reports/{guid}_detections/ |
| IOC包 | STIX 2.1 JSON | reports/{guid}_iocs.json |
报告包括:执行摘要、具有校准置信度的关键判断、钻石模型摘要、ATT&CK映射、ACH摘要、, 替代分析 (来自《魔鬼代言人》辩论),经过验证的国际奥委会表格、防御建议、假设、情报差距和重新评估触发因素。
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评价体系
四年级学生评估输出质量:
| 评分员 | 测量值 | 阈值 |
|---|---|---|
ttp_coverage | TTP提取完整性 | 0.80 |
ioc_fidelity | IOC准确度(如果产生幻觉,则为0) | 0.90 |
framework_compliance | 所需报告部分已存在 | 0.85 |
analytical_quality | 推理质量(法学硕士评判) | 0.70 |
自进化循环评估输出,识别表现不佳的技能,并通过回归自动回滚触发元提示优化。
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发展
# Run tests (182 passing)
uv run --with pytest python -m pytest -q
# Lint + format
ruff check . --fix && ruff format .看 docs/DEVELOPMENT.md 完整的开发指南和 docs/ARCHITECTURE.md 对于系统架构。
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外部技能
| 来源 | 技能 | 目的 |
|---|---|---|
| gl0bal01/恶意软件分析 | 恶意软件分类、动态分析、检测工程师 | 恶意软件分析管道 |
| YARAHQ/亚拉规则技能 | yara规则技能 | yara检测规则编写 |
| 训练/技能 | 变量分析、semgrep、静态分析 | 安全分析 |
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版本历史记录
| 版本 | 焦点 |
|---|---|
| v2.4.0 | 多代理团队(5个代理)、辩论引擎、验证管道 |
| v2.3.0 | 置信度衰减、演员档案、松果记忆、指标 |
| v2.2.0 | STIX 2.1构建器、ATT&CK层、外部技能、演示数据集 |
| v2.1.0 | MCP服务器集成、动态路由、健康检查、评估评分器 |
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路线图
- \[x\] 核心架构+技能
- \[x\] 17 MCP服务器与动态路由集成
- \[x\] STIX 2.1+ATT&CK导航器输出
- \[x\] 外部技能整合(恶意软件分析、YARA、比特追踪)
- \[x\] 信心衰减+威胁行为者简介
- \[x\] 松果体历史上下文向量记忆
- \[x\] 具有对抗性审查的多代理团队
- \[x\] 独立验证管道+幻觉检测
- \[\]SecOps SIEM集成
- \[\]SOAR剧本生成
- \[\]Web仪表板
- \[\]历史趋势分析
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参考文献
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许可证
MIT许可证
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*CTI Agent v2.4.0——具有对抗性审查和独立验证的多代理情报团队。*
