NeuronOS 智能安全监控平台

这是一个基于 OpenKylin 的实时安全监控与智能响应系统，集成 Falco 运行时监控、Neo4j 图数据库、RAG 检索增强生成等技术，实现从数据采集到智能决策的全链路安全防护。

NeuronOS 通过 Falco 监控内核事件，将安全事件抽象为行为三元组存储在 Neo4j 图数据库中，结合本地规则引擎和图关联分析过滤异常行为，利用大语言模型进行深度分析并提供修复建议，最终通过决策代理实现自动化响应和经验积累。

系统概述

本项目围绕“基于大模型的操作系统智能健康检查与智能修复“赛题任务，面向OpenKylin国产操作系统平台，构建了一个具备“自感知、自诊断、自解释、自修复”能力的智能系统健康检查与修复平台。

系统融合时序因果建模与大语言模型推理能力，自动收集系统与行业应用多源日志，构建行为三元组与行为空间模型，实现异常行为链识别与风险态势建模。同时，项目基于上下文检索增强生成（RAG）技术构建本地语义知识库，提升大模型对系统状态、故障类型和修复策略的语义理解与响应能力，解决了智能运维（AIOps）在实际应用中又面临数据异构质量不一、算力消耗大模型负载重、知识检索语义失配、缺乏演化机制支撑系统自适应性问题。最终由大模型进行溯源分析与修复策略生成，结合API指令库完成自动修复流程。并且系统设计了决策反馈与知识自演化机制，实现对未知异常场景的适应性学习，最终形成从异常检测、因果分析、知识推理到修复执行的全流程闭环，具备低人工介入、高响应效率、强适应性的工程优势。

系统已在OpenKylin环境完成部署验证，具备良好的推广价值与科研应用前景。

系统设计框架

核心特性

实时监控: 基于 Falco 的内核级安全事件监控
图谱分析: Neo4j 构建的行为关系图谱，支持复杂关联查询
智能过滤: 多层过滤机制减少误报，提高分析效率
AI 增强: 集成大语言模型和 RAG 技术的智能分析
自动响应: 决策代理自动执行修复措施并验证效果
知识积累: 处理经验自动存储，持续优化响应能力

作品特色与创新

本项目聚焦于操作系统在实际运行环境中的智能防护需求，针对数据多源异构、模型算力限制、知识检索偏差以及环境动态演化等四类核心挑战，提出融合行为抽象、语义增强与自反馈机制的智能健康检查与自动修复方案，体现出以下四方面的特色与创新：

一、针对数据挑战，构建统一标准化行为语义抽象机制。当前系统运行过程中涉及的数据来源多样，包括系统日志、内核日志、认证日志以及行业应用日志，数据质量参差不齐，存在结构不一、冗余信息多、噪声复杂等问题。本项目基于日志清洗与解析框架，构建了统一的数据预处理机制，并将处理后的多源日志抽象为具备语义可解释性的”行为三元组”（如 subject-predicate-object 结构），在保持关键信息完整的基础上实现数据格式统一与语义结构化，显著提升了后续因果建模与大模型处理的效率与准确率。

针对数据挑战

二、针对算力挑战，引入感知过滤机制实现模型负载优化。面对日志量大、模型上下文限制的问题，本项目未直接将原始日志推送给大模型，而是引入”数据感知-特征过滤”机制，先利用行为结构与确定性规则库对事件进行快速筛选，初步剔除大部分正常行为，仅保留潜在异常行为进入后续推理流程。通过该机制，一方面大幅压缩了输入数据体积，降低大模型调用频率；另一方面也显著减少了无效上下文污染，使有限的模型算力聚焦于高风险区域，提升了系统整体推理效率与响应速度。

针对算力挑战

三、针对检索挑战，构建语义增强的上下文检索机制。传统向量数据库检索易出现”相关但不理解”的语义偏差，影响大模型对知识块的正确使用。为此项目引入上下文增强机制，在构建知识向量库时对每个chunk保留其结构语义和上下文标签，通过RAG流程引导大模型理解检索结果在整体知识图谱中的位置与含义，实现对抽取知识的精准理解与合理应用，从而解决”检索命中但推理失效”的问题。

针对检索挑战

四、针对不确定性挑战，构建决策反馈与知识演化体系。考虑到系统运行环境动态变化、问题类型持续演化的实际需求，本项目设计了完整的”推理-评估-反馈-更新”闭环体系，对每一次决策过程的输入、输出与执行结果进行记录与标注，通过决策正确性评估模型对结果进行判断，进而实现本地知识库的动态更新与策略自优化。该机制不仅增强了系统面对未知问题的适应能力，也为未来的个性化决策和长期学习积累提供了坚实基础。

针对不确定挑战

部分前端展示

Falco实时事件监控界面

实时监控界面展示系统事件流，支持多维度过滤和告警提示

Neo4j行为因果图谱可视化界面

图形化展示系统行为关联，支持异常日志过滤，直观呈现攻击链路和异常传播路径

AI分析模块页面

智能分析对话界面，提供深度威胁分析和修复建议生成

知识库导入页面

支持批量导入安全知识和经验数据，持续扩充系统智能分析能力

Demo演示

技术架构

系统架构图

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                     NeuronOS 智能安全监控平台                      
├─────────────────────────────────────────────────────────────────
│  前端展示层                                                       
│  ├── React + TypeScript + Ant Design                            
│  ├── 实时监控面板                                                  
│  └── 配置管理界面                                                  
├─────────────────────────────────────────────────────────────────
│  API 服务层                                                       
│  ├── FastAPI 后端服务                                             
│  ├── WebSocket 实时通信                                           
│  └── RESTful API 接口                                            
├─────────────────────────────────────────────────────────────────
│  智能分析层                                                        
│  ├── RAG 检索增强生成                                              
│  ├── OpenAI GPT 集成                                             
│  ├── Pinecone 向量数据库                                         
│  └── 决策代理系统                                                  
├─────────────────────────────────────────────────────────────────
│  数据处理层                                                        
│  ├── 日志解析器                                                   
│  ├── 图谱构建器                                                   
│  ├── 过滤引擎                                                     
│  └── 查询优化器                                                   
├─────────────────────────────────────────────────────────────────
│  数据存储层                                                       
│  ├── Neo4j 图数据库                                               
│  ├── Redis 缓存                                                  
│  ├── Pinecone 向量存储                                            
│  └── 本地文件系统                                                 
├─────────────────────────────────────────────────────────────────
│  监控采集层                                                       
│  ├── Falco 运行时监控                                             
│  ├── 内核事件采集                                                 
│  └── 安全规则引擎                                                 
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘

技术栈

前端技术

React 18 + TypeScript
Ant Design UI 组件库
Redux Toolkit 状态管理
Vite 构建工具
Recharts 数据可视化

后端技术

Python 3.11+
FastAPI Web 框架
Neo4j 图数据库
Redis 缓存系统
OpenAI GPT-4 API
Pinecone 向量数据库

监控与部署

Falco 运行时安全监控
Docker 容器化部署
Nginx 反向代理
OpenKylin/Ubuntu 操作系统

快速开始

系统要求

操作系统: OpenKylin 1.0+ 或 Ubuntu 20.04+
Python: 3.11 或更高版本
Node.js: 16.0 或更高版本
内存: 最少 8GB RAM
存储: 最少 20GB 可用空间

安装步骤

克隆项目

git clone https://github.com/your-org/NeuronOS.git
cd NeuronOS

运行安装脚本
```
chmod +x install.sh
./install.sh
```

配置环境变量

cp .env.example .env
vim .env  # 配置 API 密钥和数据库连接

创建 Python 虚拟环境

python3 -m venv rag_env
source rag_env/bin/activate
pip install -r requirements.txt

启动服务
```
chmod +x start.sh
./start.sh
```

环境变量配置

在 .env 文件中配置以下关键参数：

# OpenAI API 配置
OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key
OPENAI_MODEL=gpt-4

# Pinecone 配置
PINECONE_API_KEY=your_pinecone_api_key
PINECONE_ENVIRONMENT=your_pinecone_environment
PINECONE_INDEX_NAME=neuronos-knowledge

# Neo4j 配置
NEO4J_URI=bolt://localhost:7687
NEO4J_USER=neo4j
NEO4J_PASSWORD=your_neo4j_password

# Redis 配置
REDIS_URL=redis://localhost:6379

# 应用配置
ENVIRONMENT=development
LOG_LEVEL=INFO
HOST=0.0.0.0
PORT=8000

访问系统

启动成功后，可通过以下地址访问：

前端界面: http://localhost:5177
后端 API: http://localhost:8000
API 文档: http://localhost:8000/docs

核心功能

1. 实时安全监控

Falco 内核级事件监控
实时日志解析和结构化
安全事件自动分类
异常行为检测告警

2. 行为图谱分析

安全事件关系图构建
攻击链路追踪分析
图查询和关联挖掘
可视化展示和交互

3. 智能过滤系统

多层过滤减少误报
规则引擎自定义策略
白名单和黑名单管理
动态阈值调整

4. AI 增强分析

GPT-4 深度威胁分析
RAG 知识库检索
自然语言查询支持
智能修复建议生成

5. 自动化响应

决策代理自动执行
修复效果验证
处理流程记录
经验知识积累

项目结构

NeuronOS/
├── src/                          # 源代码目录
│   ├── backend/                  # 后端服务
│   │   ├── api/                  # API 路由
│   │   ├── core/                 # 核心模块
│   │   ├── services/             # 业务服务
│   │   └── main.py               # 主程序入口
│   └── frontend/                 # 前端应用
│       ├── src/                  # React 源码
│       ├── public/               # 静态资源
│       └── package.json          # 前端依赖
├── config/                       # 配置文件
│   ├── falco/                    # Falco 配置
│   ├── neo4j/                    # Neo4j 配置
│   ├── nginx/                    # Nginx 配置
│   └── *.yaml                    # 各服务配置
├── scripts/                      # 工具脚本
├── logs/                         # 日志文件
├── docker-compose.rag.yml        # Docker 编排
├── Dockerfile.rag                # Docker 镜像
├── requirements.txt              # Python 依赖
├── install.sh                    # 安装脚本
├── start.sh                      # 启动脚本
└── README.md                     # 项目说明

开发指南

本地开发环境

后端开发

cd src/backend
source ../../rag_env/bin/activate
python main.py

前端开发
```
cd src/frontend
npm install
npm run dev
```

运行测试

# 运行所有测试
pytest tests/

# 运行特定测试
pytest tests/test_falco_log_parser.py

# 运行集成测试
./run_integration_test.sh

代码规范

Python 代码遵循 PEP 8 规范
使用 Black 进行代码格式化
使用 Flake8 进行代码检查
TypeScript 代码使用 ESLint 检查

部署指南

Docker 部署

构建镜像

docker build -f Dockerfile.rag -t neuronos:latest .

启动服务

docker-compose -f docker-compose.rag.yml up -d

生产环境部署

详细的生产环境部署指南请参考 DEPLOYMENT_GUIDE.md

常见问题

Q: Falco 启动失败怎么办？

A: 检查内核版本兼容性，确保有足够权限，参考 FALCO_LOG_PATH_SOLUTION.md

Q: Neo4j 连接失败？

A: 检查数据库服务状态，验证连接配置，确认防火墙设置

Q: OpenAI API 调用失败？

A: 验证 API 密钥有效性，检查网络连接，确认配额限制

Q: 前端页面无法访问？

A: 检查端口占用情况，确认服务启动状态，查看错误日志

贡献类型

🐛 Bug 修复
✨ 新功能开发
📚 文档改进
🎨 UI/UX 优化
⚡ 性能优化
🔧 配置改进

许可证

本项目采用 MIT 许可证 - 详情请查看 LICENSE 文件

致谢

感谢以下开源项目的支持：

Falco - 运行时安全监控
Neo4j - 图数据库
FastAPI - Web 框架
React - 前端框架
OpenAI - AI 服务
Pinecone - 向量数据库