Joshua AI

     ╔══════════════════════════════════════════════════════════════╗
     ║                                                              ║
     ║  ██╗    ██╗ ██████╗ ██████╗ ██████╗                         ║
     ║  ██║    ██║██╔═══██╗██╔══██╗██╔══██╗                        ║
     ║  ██║ █╗ ██║██║   ██║██████╔╝██████╔╝                        ║
     ║  ██║███╗██║██║   ██║██╔═══╝ ██╔══██╗                        ║
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     ║   ╚══╝╚══╝  ╚═════╝ ╚═╝     ╚═╝  ╚═╝                        ║
     ║                                                              ║
     ║     Watchpoint Observation and                               ║
     ║              Perimeter Response                              ║
     ║                                                              ║
     ║           NETWORK DEFENSE SENTRY                             ║
     ╚══════════════════════════════════════════════════════════════╝

W.O.P.R.——网络防御哨兵

自主网络防御代理 通过微调的本地LLM供电 奥拉玛.W.OP.R.作为一个集装箱化的5服务堆栈在 杰森奥林纳米8GB通过UniFi监控网络边界，检测异常，管理BitAxe矿工队，并通过Blackboard MCP界面与其他代理进行协调。

多代理框架的一部分 约书亚 （Claude Code——高级分析师，面向操作员）和 TARS开发 （Windows——开发、部署）。

美学和呼号源自年的WOPR超级计算机 *战争游戏* (1983).

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代理人名册

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当前部署

主要主机： NVIDIA Jetson Orin Nano 8GB(192.168.100.191)

Docker编写堆栈

所有服务使用 绑定已装载的卷 用于无需容器重建的实时代码更新。

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建筑

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    JETSON ORIN NANO 8GB                              │
│                                                                     │
│  ┌───────────────────────────────────────────────────────────────┐  │
│  │              W.O.P.R. DEFENSE SENTRY LOOP                     │  │
│  │                                                               │  │
│  │  ┌──────────┐  ┌──────────────┐  ┌────────────────────────┐  │  │
│  │  │ UniFi MCP│→ │  Behavioral  │→ │ Threat Classification  │  │  │
│  │  │  :9600   │  │  Baseline    │  │ + Auto-Response        │  │  │
│  │  └──────────┘  └──────────────┘  └────────────────────────┘  │  │
│  │                                                               │  │
│  │  ┌──────────┐  ┌──────────────┐  ┌────────────────────────┐  │  │
│  │  │  Miner   │  │  Device      │  │ Anomaly Deduplication  │  │  │
│  │  │ Monitor  │  │  Knowledge   │  │ + Suppression Window   │  │  │
│  │  │ (AxeOS)  │  │  Base        │  │                        │  │  │
│  │  └──────────┘  └──────────────┘  └────────────────────────┘  │  │
│  │                                                               │  │
│  │  ┌──────────┐  ┌──────────────┐  ┌────────────────────────┐  │  │
│  │  │Correlation│  │  Incident   │  │ Threat Intelligence    │  │  │
│  │  │ Engine   │  │  Timelines   │  │ (abuse.ch feeds)       │  │  │
│  │  │(RF+Net)  │  │  (HIGH+)     │  │ C2 IPs + domains       │  │  │
│  │  └──────────┘  └──────────────┘  └────────────────────────┘  │  │
│  └───────────────────────────────────────────────────────────────┘  │
│                                                                     │
│  ┌──────────┐  ┌──────────────┐  ┌──────────┐  ┌──────────────┐   │
│  │Blackboard│  │Mission Control│  │  Ollama  │  │  Piper TTS   │   │
│  │MCP :9700 │  │  PWA (v30)   │  │  :11434  │  │    :9876     │   │
│  │(auth+MCP)│  │(WarGames UI) │  │joshua:cs │  │ (voice alert)│   │
│  └──────────┘  └──────────────┘  └──────────┘  └──────────────┘   │
│                                                                     │
│  ┌──────────────────────────────────────────────────────────────┐   │
│  │  ESP32 Marauder (via Flipper Zero USB-UART)                  │   │
│  │  RF Monitor: deauth detection, probe requests, pwnagotchi    │   │
│  └──────────────────────────────────────────────────────────────┘   │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
         │                                     ▲
         ▼                                     │
   ┌──────────┐                          ┌──────────┐
   │  JOSHUA  │  Blackboard MCP :9700    │ TARS Dev │
   │  (Kali)  │◄────────────────────────►│(Windows) │
   └──────────┘  (Bearer token auth)     └──────────┘

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特性

网络防御（主要任务）

• 通过UniFi MCP增强人工智能入侵检测系统（30秒轮询周期）
• 行为基线学习（设备群体、OUI跟踪、网络分配）
• 威胁分类：严重/高/中/低/信息
• 自动阻止关键威胁（流氓AP、未经授权的设备）
• 具有可配置抑制窗口的异常重复数据删除
• DEFCON等级系统（1-5），可根据威胁态势自动计算
• 内部记录防御周期状态（无实时活动混乱）
• 仅当子系统降级时才发布每小时诊断

跨层关联引擎

• RF事件（Marauder）与网络事件（UniFi）的滑动窗口相关性
• 带可配置窗口的双环缓冲区（默认120秒）
• 邪恶双胞胎检测：deauth攻击+具有匹配SSID的流氓AP→ 关键的
• 迪厄斯→重新连接：deauth定位客户端+重新连接到不同的AP→ HIGH
• Probe→副手：来自MAC+同一设备的可疑探测器加入网络→ HIGH
• 协同攻击：3+个目标或2+个来源+人口激增→ 关键的
• 每（类型，MAC）进行5分钟冷却，以防止警报洪水
• 递归安全：合成相关异常不会重新触发相关性检查

事件时间表

• 高严重性事件上的自动上下文快照
• 捕获8个上下文源：最近的异常、设备配置文件、姿态状态、射频状态、诊断、矿工车队、关联引擎、基线状态
• 每（MAC，类型）数据消除窗口（默认10分钟）可防止时间线洪水
• 人类可读的摘要+结构化的JSON证据发布到Blackboard
• 上下文缓冲区记录所有异常（甚至被抑制），以实现完全的态势感知

威胁情报（abuse.ch Feed）

• 从3个公共威胁源中提取（不需要API密钥）：

- 菲奥多追踪器：C2服务器IP（Emotet、Dridex、TrickBot、QakBot） - 乌尔豪斯：当前在线恶意URL→ 提取的IP和域 - 威胁福克斯：IoC主机文件（恶意域）

• SQLite持久性+内存 set() 用于O（1）查找（~2K个IP，~48K个域）
• 每日提要刷新（可配置），通过数据库缓存在容器重启后仍然有效
• 每10个防御周期，将UniFi客户端IP与威胁数据库进行交叉引用
• 火柴生产 threat_intel_match 严重异常

射频监测（ESP32掠夺者）

• ESP32掠夺者通过Flipper Zero USB-UART桥接器连接
• 4相扫描周期：AP扫描→ deauth检测→ 探测请求捕获→ pwnagotchi检测
• 具有源/目标/信道跟踪功能的实时deauth攻击检测
• 探测请求智能——来自广播探测的设备指纹识别
• 基于信标帧指纹的Pwnagotchi检测
• RF事件馈入相关引擎，用于跨层复合攻击检测
• 集成到防御状态和任务控制雷达显示器中

矿工车队监控

• AxeOS BitAxe矿工车队管理（针对7名AxeOS矿工的HTTP API轮询）
• 公共池API集成，适用于27人的完整车队（AxeOS+NerdMiners+cgminers）
• 实时哈希率、温度和效率跟踪
• 基于温度的警报（65℃警告，75℃临界重启）
• 自动重启离线矿工 在可配置的连续故障后（默认值5）
• 持续的哈希率下降检测：连续N次民意调查低于平均值的50%后发出警报
• 接近零哈希率检测：当哈希率降至0.01 GH/s以下时立即发出警报（可能危及固件）
• 池故障转移恢复验证：在停机时快照工作人员状态，验证恢复后所有工作人员重新连接
• 矿工健康评分 （0-100，A-F级）：温度（25%），哈希率稳定性（25%）、正常运行时间（20%）、共享质量（15%）、WiFi RSSI（15%）
• 池故障转移检测和报告
• 共享质量监控和异常检测
• W.O.P.R.状态报告中的舰队摘要

设备知识库

• 具有行为配置文件的持久SQLite设备数据库
• MAC地址、OUI供应商、主机名、网络分配跟踪
• 信任评分和历史异常相关性
• 响应行动审计日志记录

黑板MCP集成

• 发布安全调查结果，包括严重性、证据和补救措施
• 向实时活动终端报告周边状态
• 代理间消息传递（JOSHUA、TARS Dev、操作员）
• QLoRA微调培训示例提交
• 任务控制中心的心跳监测
• API密钥验证 在所有 /api/* 和 /mcp 端点（承载令牌）
• 在以下情况下禁用优雅身份验证 BLACKBOARD_API_KEY 未设置（向后兼容）

任务控制PWA（v30）

• 9700端口提供基于浏览器的仪表板
• WarGames视觉主题：CRT扫描线叠加、屏幕渐晕、荧光粉发光
• API密钥身份验证覆盖 具有本地存储持久性和锁定注销功能
• 四窗格布局：网络防御、任务板、代理通信、实时活动
• 网络防御窗格：DEFCON级别，包括上下文原因、威胁列表、射频雷达扫描
• 帆布雷达显示器：来自活点数据的带有AP光点的动画扫掠线
• 采矿车队仪表板：按类型细分（axeos/cgminer/nerdminer）、最佳难度、池状态
• 引导顺序：加载WarGames风格的打字机动画
• DEFCON级别屏幕色调（绿色→黄色→橙子→每个威胁级别为红色）
• WarGames——带有滴答声的真实电传动画（Web Audio API）
• 智能滚动跟随状态（自动跟随打字，用户滚动时脱离）
• 增量消息呈现（轮询时不进行完整的DOM重建）
• 快速赶上页面加载速度（所有历史记录立即渲染，只有新行有动画）
• 关键事件DEFCON警报音频
• 具有持久布局的可调整大小的窗格（localStorage）
• 离线功能服务人员

警报声

• Jetson上的Piper TTS（GPU加速）
• 发出高+严重性威胁警报
• 语音输出中的WarGames个性

学习系统

• 每个有异常的防御周期都会生成结构化的训练示例
• 上下文、推理、行动、观察、结论格式
• 批量处理并冲洗到Blackboard，用于QLoRA微调管道

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仓库结构

WOPR-AI/
├── wopr/                        # W.O.P.R. Agent Modules
│   ├── agent.py                 #   Defense sentry loop + inquiry system
│   ├── config.py                #   Configuration (env var overrides)
│   ├── unifi_defense.py         #   AI-augmented UniFi defense engine
│   ├── correlation.py           #   Cross-layer RF + network correlation engine
│   ├── incident_timeline.py     #   Automated incident timeline generator
│   ├── threat_intel.py          #   Threat feed integration (abuse.ch)
│   ├── device_db.py             #   Device knowledge base (SQLite)
│   ├── miner_monitor.py         #   AxeOS BitAxe miner fleet monitor + health scoring
│   ├── blackboard.py            #   Blackboard MCP JSON-RPC client
│   ├── blackboard_monitor.py    #   Message monitoring + auto-ACK
│   ├── tools.py                 #   Tool registry + MCP service wrappers
│   ├── voice.py                 #   TTS voice client
│   ├── learning.py              #   Training example auto-generation
│   ├── memory.py                #   Sliding window conversation memory
│   ├── marauder.py              #   ESP32 Marauder RF monitor (serial)
│   ├── Dockerfile               #   Agent container image
│   └── __init__.py
│
├── blackboard/                  # Blackboard MCP Server
│   ├── server.py                #   FastMCP server (0.0.0.0:9700)
│   ├── database.py              #   SQLite backing store
│   ├── models.py                #   Data models
│   ├── training.py              #   Training data export (JSONL)
│   ├── Dockerfile               #   Server container image
│   └── pwa/                     #   Mission Control Progressive Web App
│       ├── index.html           #     Dashboard UI (v29 — WarGames theme + auth)
│       ├── sw.js                #     Service worker (v29)
│       ├── manifest.json        #     PWA manifest
│       ├── tick.wav             #     Teletype tick sample (30ms, 2.9KB)
│       ├── defcon.wav           #     DEFCON alert sound
│       ├── icon-192.png         #     App icon
│       └── icon-512.png         #     App icon (large)
│
├── unifi-mcp/                   # UniFi Network MCP Server
│   ├── server.py                #   MCP tool server (:9600)
│   ├── unifi_client.py          #   UniFi controller API client
│   ├── syslog_listener.py       #   UDP syslog receiver
│   ├── models.py                #   Data models
│   └── Dockerfile               #   Server container image
│
├── voice/                       # Voice Server
│   ├── voice_server.py          #   Piper TTS server (:9876)
│   └── Dockerfile               #   Voice container image
│
├── scripts/                     # Deployment
│   ├── deploy.sh                #   Docker Compose deployment script
│   └── jetson-first-boot.sh     #   Jetson Orin Nano first-boot setup
│
├── docker-compose.yml           # 5-service stack definition
├── .env.example                 # Environment config template
├── joshua.modelfile             # Ollama Modelfile (base personality)
├── joshua_cybersec.modelfile    # Ollama Modelfile (fine-tuned cybersec)
├── finetune_wopr.py             # QLoRA fine-tuning pipeline
├── launch-wopr.sh               # Bare-metal launch script (non-Docker)
├── local-joshua.service         # Systemd service unit (non-Docker)
├── setup.sh                     # Quick setup script
├── requirements.txt             # Python dependencies
├── test_forensics.py            # Integration tests
└── README.md

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配置

环境变量在中定义 .env （参见 .env.example):

安全

设置后，所有API请求都需要 Authorization: Bearer 头球PWA在首次加载时提示输入密钥并将其存储在 localStorage.WOPR从容器环境中读取它。JOSHUA的投票钩读自 ~/.blackboard_key.

网络服务

UniFi控制器

W.O.P.R.代理人

跨层相关性

事件时间表

威胁情报

矿工车队自动化

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模型

W.O.P.R.继续奔跑 约书亚：网络安全 --QLoRA微调模型，针对网络防御、威胁分类和安全分析进行了优化。基于海豚米斯特拉尔：7b-v2.8，网络安全训练数据来自真实的防御观测。

资源要求：

• 磁盘：约4.1 GB（Q4_K_M GGUF）
• VRAM/统一内存：~4.5 GB
• 推断：Jetson Orin Nano（MAXN模式）每次响应约3-8s

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部署

Docker Compose（Jetson推荐）

# 1. Clone the repo
git clone https://github.com/sirrand27/WOPR-AI.git
cd WOPR-AI

# 2. Configure environment
cp .env.example .env
# Edit .env with your UniFi credentials and network settings
# Generate an API key for Blackboard auth:
python3 -c "import secrets; print(secrets.token_urlsafe(32))"
# Add to .env as BLACKBOARD_API_KEY=

# 3. Import the model (transfer GGUF separately — not in repo)
# scp joshua_cybersec.gguf to the Jetson, then:
docker compose up -d ollama
docker exec wopr-ollama ollama create joshua:cybersec -f /opt/wopr/joshua_cybersec.Modelfile

# 4. Start the full stack
docker compose up -d

# 5. Verify
docker compose ps
# Open http://:9700 for Mission Control

实时更新

部署代码更改时无需重建容器：

# Edit files in the repo, then push to Jetson
scp blackboard/pwa/index.html user@jetson:/opt/wopr/blackboard/pwa/
# Changes take effect immediately (bind-mounted volumes)

# For Python changes that require restart:
docker compose restart wopr-agent

裸金属（传统）

# Install Ollama
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
ollama create joshua:cybersec -f joshua_cybersec.modelfile

# Run directly
python3 wopr/agent.py

# Or install systemd service
cp local-joshua.service ~/.config/systemd/user/
systemctl --user enable --now local-joshua

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网络防御管道

UniFi MCP Poll (30s) → Threat Summary → Client Baseline → Anomaly Detection
         │                                                        │
         │    ┌───────────────────────────────┐                   │
         └───►│ Threat Intel Cross-Reference  │───────────────────┤
              │ (abuse.ch: C2 IPs + domains)  │                   │
              └───────────────────────────────┘                   │
                          ┌───────────────────────────────────────┘
                          ▼
                   Threat Classification
                          │
                          ├──► Correlation Engine (RF + Network)
                          │         Evil Twin / Deauth→Reconnect / Coordinated
                          │
          ┌───────────────┼───────────────┐
          ▼               ▼               ▼
       CRITICAL        HIGH/MED        LOW/INFO
    Auto-Block +    Blackboard +      Log Only
    Voice Alert     Finding Post
    + Timeline      + Timeline

严重程度级别

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许可证

仅用于授权的安全测试、CTF竞赛和教育用途。