安全瞭望塔，MANUS化的威脅情報智能體集群
發布時間 2025-03-18“讓每一句人機對話都安全可信，讓每一次智能交互都風險可控——這是屬于AI時代的安全承諾。 —— 啟明星辰”
在數字化轉型加速的背景下，威脅情報分析作為網絡安全防御體系的核心環節，正面臨數據規模指數級增長、威脅形態高度復雜化、隱蔽攻擊手段持續演進三重挑戰。傳統基于人工規則的分析模式存在顯著局限性：一方面海量異構數據的處理效率難以滿足實時性要求，另一方面對新型未知威脅的特征提取與關聯分析存在滯后性。構建融合多模態數據理解的生成式人工智能框架，實現了威脅情報分析范式的革命性突破。
2025年3月初，號稱“全球首款全自主執行復雜任務的數字代理人”的Manus產品一經推出，就攪動了業界，推崇者、質疑者就紛至沓來。
啟明星辰MANUS化的威脅情報智能體集群，構建了“1+N”的安全瞭望塔體系——以1個主瞭望塔為核心中樞，聯動N個區域性情報瞭望塔節點。通過多智能體協同（M）實現情報任務的動態調度與自主執行（A），形成“感知-決策-響應”閉環。系統采用“規劃-執行-驗證”三層架構：規劃層通過語義解析引擎將IOC情報（如惡意IP/文件哈希）拆解為原子任務，啟用內部構件等標準化工具集合進行分析（U）；執行層運用強化學習算法實時優化處置策略，結合威脅情報上下文（如APT組織TTPs）生成可解釋的溯源圖譜（N）；驗證層通過交叉校驗機制確保處置效果，同時安全合規網格（S）動態匹配網絡安全法等法規要求，實現情報數據脫敏。MANUS化的威脅情報智能體集群將使威脅情報運營效率大幅提升，支持多模態威脅數據融合分析與對抗性模擬推演。
1.主情報瞭望塔（核心中樞）
通過多模態感知融合多類數據源構建攻擊者畫像，依托動態調度矩陣實現任務三維分配，形成戰略決策與跨域協同。
2.區域情報瞭望塔（戰術執行節點）
各節點部署自主響應引擎，配合專項情報專題以及熱點情報事件自主處置，同時與主情報瞭望塔形成對望狀態，同步未知威脅線索，在區域/行業/企業形成“前沿防御堡壘”。
3.多塔協同網絡（智能聯動體系）
通過統一接口構建多級協同實現IOC同步和信息富化。由主情報瞭望塔進行綜合分析和調度，形成攻防一體的“情報神經突觸”。
啟明星辰威脅情報中心（VenusEye）基于對威脅情報全生命周期的觀察與實踐，認為人工智能技術對威脅情報收集與預處理、威脅情報分析、威脅情報處置環節具有顯著的優化效能。實現MANUS化的威脅情報智能體集群，構建智能化的安全瞭望塔體系，結合DeepSeek等大語言模型綜合能力，針對海量多模態數據的噪聲過濾與特征提取，采用分層神經網絡架構實現數據清洗、模式識別與關聯分析的協同處理，有效提升復雜威脅場景下的威脅情報深度挖掘與分析精度。通過持續學習與數據反饋，自適應優化安全防護策略，打破信息孤島以提升威脅情報共享與協同防護能力。
M – Multi-Agent Synergy（多智能體協同）
多智能體協同體系通過模塊化分工與動態協作機制，構建覆蓋威脅情報全鏈條的聯合分析網絡。在數據融合階段，異構智能體集群分別承擔多源數據預處理（如OSINT清洗、暗網數據解碼）、語義特征抽?。ɑ诖笳Z言模型的上下文建模）及跨模態對齊任務（文本與日志數據的時空關聯分析），通過分布式計算框架實現數據的高效融合。例如，針對APT攻擊報告解析場景，情報解析智能體負責從非結構化文本中提取TTPs（戰術、技術、程序），圖譜構建智能體同步將離散行為節點映射到威脅行為知識庫，而驗證智能體則通過雙向推理引擎校驗攻擊鏈路的邏輯一致性，形成閉環的協同工作流。
在威脅指標（IOC）識別環節，采用分層協同架構：
1.初級智能體通過輕量化Prompt生成初始IOC候選集（如IP地址、惡意哈希值）；
2.推理智能體結合上下文片段對候選IOC進行可信度驗證，并通過知識圖譜增強模塊（如APT組織攻擊模式庫）消除語義歧義；
3.決策智能體基于動態權重評估IOC的威脅等級，最終輸出標準化指標集合。
這種協同模式突破了傳統單線程分析瓶頸：通過實時經驗共享池，各智能體可將局部推理結果（如某新型惡意軟件特征）同步至全局認知庫，觸發其他智能體的自適應策略調整。例如，當某智能體在社交媒體數據中發現異常攻擊趨勢信號時，系統會立即激活關聯分析集群，聯動漏洞情報庫、歷史攻擊案例庫進行交叉驗證，顯著提升對隱蔽威脅的捕獲能力。
A – Autonomous Execution（自主執行）
通過生成式AI與強化學習技術實現全流程自主化運作。從自動化生成結構化威脅報告到自適應預測攻擊模式，威脅情報智能體可基于歷史數據持續優化威脅模型。在研判階段，系統通過長思考模型動態決策：若初始信息不足，則自主觸發AI擴線分析，調用工具補充數據并迭代驗證，最終閉環輸出研判結果。任務管理中樞能根據威脅優先級自動分配處置任務，并追蹤執行效果，實現從情報生成到響應決策的全生命周期無人化流轉。
威脅情報智能體通過結合預先設定的基礎工具補充IOC的基礎信息，配合DeepSeek與專家經驗進行威脅情報研判思考。
不足以支撐研判時，則會進行AI情報擴線分析，基于上輪結果反思需要哪些特有工具進行情報擴線，經過擴線后的數據再進入威脅情報研判思考，經過多輪迭代最終完成IOC的綜合研判。
通過上述的威脅情報智能體的長思考和擴線分析，最終完成如下專業的威脅情報分析報告。
N – Natural Interaction Framework（自然交互框架）
通過采用意圖驅動的自然語言交互模式，安全分析師僅需設定目標（如“構建攻擊鏈路”），系統即可自動解析非結構化報告并輸出標準化威脅圖譜。通過預訓練模型的上下文理解能力與輕量化Prompt約束策略，系統將復雜的安全術語轉化為可操作的指令。動態知識圖譜與語義映射技術進一步消除專業術語理解障礙，使安全分析師可通過自然語言交互直接獲取攻擊模式關聯關系，大幅提升人機協作的效率。
? 動態決策引導：在執行過程中，系統實時生成可交互式分析報告，允許安全分析師通過自然語言調整任務優先級。例如，當工具鏈檢測到某IP與多個區域節點有關聯時，報告會標注“跨域攻擊可能性高”，并提示指令建議（如“關聯分析節點日志”），安全分析師點擊即可觸發深度挖掘。
? 多模態反饋融合：統一接口（U）返回的結構化數據（如漏洞評分）、非結構化數據（如攻擊截圖）及知識圖譜關系，經自然語言交互框架轉化為沉浸式三維作戰沙盤：
? 攻擊路徑動態可視化（時間軸+地理映射）；
? 關鍵IOC（如惡意域名）支持點擊查詢原始數據；
? 指令可直接定位異常節點（如“APT攻擊事件線索”）。
U – Unified Tool & Application Interface（統一工具和應用接口）
統一工具接口是“1+N”安全瞭望塔體系的核心連接層，通過工具原子化、數據標準化、流程自動化，實現跨區域、跨模態、跨安全組件的威脅情報深度協同。
1. 工具原子化與動態編排
? 異構工具抽象化
? 將N個區域節點的本地化工具抽象為可插拔的微服務單元，輸出STIX格式的威脅事件；
? 工具能力通過語義化元數據描述：包括功能標簽（如IOC驗證、攻擊模擬）、輸入數據類型、合規約束。
? 智能任務分發
? 主情報瞭望塔根據威脅類型動態選擇最優工具組合，通過統一標準應用接口與響應交互，形成點對點的快速配合和任務分發。
2. 數據協同平面
? 跨模態數據融合
? 內置標準威脅情報格式，支持非標準數據向威脅情報對象的精準映射；
? 通過上下文感知管道傳遞工具鏈狀態：當某工具識別出惡意IP時，自動觸發關聯分析模塊查詢歷史攻擊事件，避免重復請求外部接口。
? 數據流內嵌合規性
? 在數據流動關鍵節點注入合規過濾器，內部共享時對敏感數據進行過濾，限制非授權工具訪問；
? 通過記錄全鏈路數據操作，包括工具調用者、數據來源、脫敏策略版本，滿足數據保密要求。
S – Secure-Compliance Mesh（安全合規網格）
通過可信度驗證機制與雙向推理架構構建安全防線，對高價值IOC注入原始數據片段進行溯源驗證，確保IOC指標與語境的完整性。動態知識圖譜實時映射APT組織特征與攻擊術語，結合隱私計算技術實現敏感數據脫敏處理。在任務執行層，內置合規性檢查，對阻斷策略、溯源路徑等決策進行模擬推演與邏輯校驗，確保操作符合安全規范。同時，通過閉環反饋機制持續更新威脅模型和防護策略，形成動態進化的安全合規網絡。
隨著人工智能技術在自動化、模式識別及推理預測等領域的突破性進展，持續拓寬其在威脅情報領域應用中的技術邊界。MANUS化的威脅情報智能體集群，不僅能夠提高數據處理的效率和準確性，還可通過個性化和多模式的威脅情報呈現，增強威脅情報的可解釋性和操作性，為網絡安全提供更強大的支持和防護，為更加智能化、自動化、協同化的網絡安全防御體系提供安全瞭望。
京公網安備11010802024551號