【23 Daily 綜合報導】AiSOC 是一套開源且可自我部署的 AI 安全運營中心系統，結合警報融合、語言模型代理智能事件分流，以及 MITRE ATT&CK 框架調查功能。該系統由 GitHub 開源專案 beenuar / AiSOC 推出，於 2026 年 11 月 1 日登上 GitHub 熱門榜，獲得超過 6,000 顆星，根據專案說明。

完整自動化威脅偵測與調查流程

AiSOC 透過安全工具蒐集的遙測資料，先行標準化與統一處理，再依照其 7,015 條規則庫中 2,534 個可執行規則，偵測並關聯成事件後，由 AI 代理依照 MITRE ATT&CK 框架進行逐一調查。整個偵測及調查過程的每一步驟，包括提示語與工具呼叫，皆可回放稽核，確保決策透明可信。系統會基於調查結果提出回應建議，僅在使用者人工核准後執行，提升企業風險控管的準確度。

多元資料來源與靈活部署

系統支援超過 87 種點擊連接的資料來源介面，涵蓋 Splunk、Microsoft Sentinel、Elastic、CrowdStrike、Okta、AWS 與 Kubernetes 等，並自帶對各廠商特有API資料的正規化流程與設定文件。更支持 AWS S3 外掛 SQS 通知、Google Pub/Sub、Azure Event Hubs 及 syslog/CEF 各類資料蒐集器。這些蒐集器具備可重啟斷點續傳與流量控制機制，避免資料洪流造成系統過載。AiSOC 可在不需任何 API 金鑰條件下，利用自備語言模型展開離線事件處理。系統部署需求包括 Docker Compose v2，8GB 記憶體及 20GB 可用硬碟空間。用戶只需執行一行指令即可完成安裝部署。

系統運作驗證流程與使用者體驗

AiSOC 內建測試與演示流程如 make smoke、make demo，可以驗證從事件接收、Kafka 流處理、偵測、關聯、儲存資料庫到 API 讀取的運作完整性。首次登入後，透過設定精靈引導用戶載入範例資料，讓使用者能觀察系統如何分辨事件嚴重程度並進行智能分流。管理者帳號密碼會生成於本地且只顯示一次，確保安全。整個控制臺介面清晰展示警報細節，包含事件原始資料與 AI 判斷依據。

編輯觀點：AiSOC 對創業安全產品的啟示與驗證

AiSOC 展現了如何將複雜的安全監控與事件調查流程自動化與開放化，並透過可審計的 AI 代理建構信任機制，突破傳統安全運營中心昂貴且人力密集的瓶頸。創業者可由此看到開源策略與自我部署優勢，降低客戶引入障礙，適用於中小企業或想掌控資料主權的組織。驗證方式可從實際部署於測試環境，利用內建測試指令與多種資料來源模擬真實攻擊事件過程，檢視警報準確性與 AI 事件分流判斷，並評估整合現有安全產品的便利性與擴展潛力。