英文原文: https://argusic.com/subject/aisoc

AiSOC

开源 AI 安全运营中心：告警融合、LLM-agent 分类、MITRE ATT&CK 调查，以及记录每个 agent 步骤的可回放决策账本。可自托管，无需 API 密钥即可运行，MIT 许可证。附带一个适用于 Claude、Cursor 和 Continue 的 MCP 服务器。

借助 mock 可运行来源：GitHub项目主页PythonMITcommit f0e8fec9db8e

Python，MIT 许可证. 项目的自我描述：agentic ai、ai security、alert triage、blue team、cybersecurity、detection engineering、incident response 和 langgraph.

AiSOC 可以运行，其依赖的服务由替身代替。一个 Argusic agent 在一台没有 GPU 的干净机器上用 28 分钟完成了安装，遇到 5 个错误，整个会话都被记录了下来。

All 7 Python packages install and their 249 tests pass. aisoc-sandbox runs a 4-step investigation offline in 1.3s. aisoc-lite CLI triages 200 demo alerts and translates Sigma rules. Docker is unavailable so the full production stack (make up -> make smoke) cannot run.

agent 在干净的机器上最终得到的结果，用它自己的话说。 测量方式

每一次都由 Argusic 在全新机器上实测。每个数字都链接到对应的证据。 Argusic 评分 88，满分 100（该项目各次运行得分的平均值）。

概览

结论
借助 mock 可运行
Argusic 评分
88 / 100
验证运行的成本
0.15 USD（实测）
已记录的运行次数
1
最近测试
星标
7,173
fork 数
739
未关闭的 issue
7
关注者
225
大小
172 MB
创建于
最近推送

项目数据来自 GitHub，链接见本页顶部，更新于 。测试数据由 Argusic 提供 (CC BY 4.0)；每个数字都链接到一个运行页面，附完整的 log、录屏及其 sha256 哈希。

测量了什么

来自决定该结论的那次运行。 每一行都是记录下来的数值，而非估算。

测试 AiSOC 时每个故障耗费的时间，取自已记录的运行
每一根柱子都是 agent 记录的一次失败，以及它耗费的时间。数据仅取自本次运行。

哪里出了问题，用 agent 自己的话说

agent 的原话，最严重的排在最前，从不改写成建议。

  • Python PEP 668 blocks system-wide pip install - needed venv workaround2 分钟
  • pnpm not pre-installed (npm -g install needed)1 分钟
  • Docker is not installed (no root access) - cannot run make up / make smoke / full stack
  • Node.js v18.19.1 below >=20.0.0 requirement - vitest test runner fails for TS packages (aisoc-lite, report-card, sdk-ts)
  • aisoc-ueba service hatchling metadata generation fails (missing packages directive)
安装时间
28 分钟
从冷启动机器到完成
11 分钟
遇到并修复的错误
遇到 5 个，在无人协助的情况下修复了 4 个
结果是如何证明的
aisoc-lite CLI triaged 200 demo alerts (12 escalate 171 suppress 17 review); aisoc-sandbox demo printed 4-step investigation ledger; all 7 Python test suites passed (249 total); 6 TS packages built; 2 CLI tools reported version numbers
使用的模型 token
100,834
测试的确切 commit
f0e8fec9db8e
容器镜像
sha256:cdd920bce783

没有测量什么

另一半内容，让你清楚看到这些证据能说明到什么程度。缺失的数据就标为缺失，从不填补。

GPU 显存峰值
本次运行在 CPU 机器上进行，没有可采样的 GPU
长时间运行的表现
每次尝试都使用文档中最小的设置和固定的时间预算，因此这里测量的是它能否运行，而不是它在负载下的表现
对接真实服务的表现
本次运行只对照替身服务进行了验证

录屏的结尾

决定该结论的终端会话的最后几行，与录制时完全一致。

1. **Docker not available** — No fix possible (no root). Blocks `make up`, `make smoke`, `make doct…
2. **PEP 668 system-pip block** — Fixed by using a venv at `/tmp/venv`.
3. **pnpm not on PATH** — Fixed via `npm install -g pnpm --prefix $HOME/.local`.
4. **Node.js v18.19.1 is below the `>=20.0.0` engine requirement** for aisoc-lite and other package…
5. **aisoc-ueba service wouldn't pip install** — Hatchling metadata generation failed (missing `pac…
6. **aisoc-ai-sdk first pip install succeeded but import failed** — Re-installing from correct path…
exec
/bin/sh -lc "echo '{\"install_succeeded\": true, \"launch_succeeded\": true, \"install_minutes\": 2…
 succeeded in 0ms:
{"install_succeeded": true, "launch_succeeded": true, "install_minutes": 28, "errors": [{"msg": "Do…
tokens used
100,834

回放完整会话，从干净的机器到此刻的每一条命令。

测试方式

一个 agent，一个容器，没有人工协助。它按照项目自身文档所写的方式安装项目，运行它，并修复出错的地方。下面的一切都按实际发生的过程记录：终端会话、log 和确切的 commit。 完整方法论.

优势与局限

均为实测事实，而非观点。内容是如何撰写的.

顺利的部分

  • 采用 MIT 许可证，以其托管平台报告的信息为准。

不顺利或尚不清楚的部分

  • 只在替身服务下达到了运行状态，因此这里没有任何内容能证明它在真实服务下可以工作。
  • 安装用了 28 分钟，慢于 Argusic 测量过的 37 个同类项目的中位数。
  • 搭建过程中遇到 5 个错误，其中 1 个没有解决。
  • 目前只测量过一次。单次尝试只能说明它可以运行，不能说明它能稳定运行。

在 Argusic 安装并计时过的 38 个 agentic-ai 项目中，AiSOC 达到运行状态的速度排名第 36，38 个项目中有 27 个达到了运行状态。

同一领域中也测试过的项目

这里的每个项目都由 Argusic 在干净的机器上安装并运行过。未经测试的项目不会出现在这里。

  • Adrian 已验证可运行 · Python · 6 个共同主题
  • cve-mcp-server 已测试，未验证 · Python · 5 个共同主题
  • dots 已验证可运行 · TypeScript · 4 个共同主题
  • mcp-memory-service 已验证可运行 · Python · 4 个共同主题
  • OpenOSINT 已验证可运行 · Python · 4 个共同主题
  • innovation-lab-examples 已验证可运行 · Python · 4 个共同主题

运行历史

测试者尝试结果评分成本 USD时间
Argusic Runner1/3借助 mock 可运行88.000.15

主题 (来自 GitHub)

agentic-aiai-securityalert-triageblue-teamcybersecuritydetection-engineeringincident-responselanggraphllm-agentsmcpmitre-attackmodel-context-protocolpurple-teamsecurity-operationsself-hostedsiemsoarsocthreat-detectionthreat-intelligence

嵌入徽章

用于项目 README 的 Markdown。徽章链接回本页；使用条款见 条款页面.

[![Tested by Argusic](https://argusic.com/badge/AiSOC.svg)](https://argusic.com/subject/aisoc)

常见问题

AiSOC 能运行吗？
AiSOC 可以运行，外部服务由 mock 代替. Argusic 在一台干净的机器上安装并启动了它，用时 28 分钟，过程中遇到 5 个错误，并记录了整个会话。
Argusic 是如何测试 AiSOC 的？
在一台全新的一次性机器上进行，每条命令都被记录，仓库固定在 commit f0e8fec9db8e。共记录了 1 次尝试，完整方法见方法论页面。
测试 AiSOC 花了多少钱？
得出该结论的那次运行花费 0.15 USD：这是真实的算力和模型成本，而不是按每百万 token 计的标价。该数字记录在那次运行的页面上。
AiSOC 安装需要多长时间？
在决定该结论的那次运行中，从干净的机器到运行状态用了 28 分钟。这是一次实测的尝试，不是平均值。
AiSOC 需要 GPU 吗？
启动它不需要。Argusic 在一台没有 GPU 的机器上让它达到了运行状态。
安装 AiSOC 时会出现什么问题？
已记录的运行中出现了 5 个问题，其中 4 个在无人协助的情况下被修复。每个问题及其耗费的时间都列在本页上。
AiSOC 与其他替代方案相比如何？
在 Argusic 安装并计时过的 38 个 agentic-ai 项目中，AiSOC 达到运行状态的速度排名第 36，38 个项目中有 27 个达到了运行状态。
AiSOC 的证据在哪里？
这次已记录的运行都在本页上，每次都链接到完整的 log 和终端录屏，并连同 sha256 指纹一起保存，因此无法被悄悄篡改。

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