MITRE ATT&CK 框架驱动的安全事件智能分析与工单自动化更新
该工作流利用MITRE ATT&CK框架和AI语言模型,实现对安全事件的智能分析与工单自动更新。它能自动提取攻击技术和策略,提供可行的安全补救建议,并结合历史数据进行深度关联分析。同时,分析结果可直接更新到工单系统,显著提高安全事件响应的效率与准确性,减轻人工分析负担,为企业构建智能化的安全运营流程。
流程图

工作流名称
MITRE ATT&CK 框架驱动的安全事件智能分析与工单自动化更新
主要功能和亮点
该工作流通过集成MITRE ATT&CK威胁情报框架及OpenAI的先进语言模型,实现对安全信息和事件管理(SIEM)数据的智能分析。其核心功能包括自动提取攻击技术、策略(TTPs),提供针对性且可操作的安全补救建议,关联历史安全警报模式,并推荐权威外部资源,进一步丰富安全事件背景。工作流还能将分析结果自动写入Zendesk工单系统,实现安全运维工作的自动化和智能化。
解决的核心问题
- 自动解析和结构化复杂的安全告警数据,减少人工分析负担。
- 快速识别攻击技术和战术,提升安全事件响应的准确性和效率。
- 结合历史数据和MITRE ATT&CK知识库提供背景关联,辅助安全决策。
- 自动将情报结果更新到工单系统,优化安全运维流程。
应用场景
- 企业安全运营中心(SOC)对SIEM告警进行智能分析和响应。
- 安全事件管理中自动关联MITRE ATT&CK框架,提升威胁检测能力。
- 自动化安全工单创建与更新,支持安全团队快速定位和处置威胁。
- 威胁情报团队对历史安全事件及攻击技术的深度挖掘和复盘。
主要流程步骤
- 数据获取:通过手动触发或Webhook接收安全告警消息,批量获取Zendesk安全工单。
- MITRE数据载入:从Google Drive拉取MITRE ATT&CK框架JSON数据,并解析后嵌入Qdrant向量数据库。
- 文本切分与嵌入:对安全告警文本进行分割,调用OpenAI模型生成文本嵌入,用于向量检索。
- 向量检索与分析:查询Qdrant向量数据库,匹配最相关的MITRE ATT&CK技术与战术,结合上下文信息。
- AI智能推理:调用训练有MITRE ATT&CK知识的AI Agent,提取TTP信息,生成具体补救步骤和历史模式分析。
- 结构化输出解析:使用结构化输出解析器将AI响应转化为规范数据格式。
- 工单更新:将分析结果自动写入对应Zendesk工单的内部备注和自定义字段。
- 循环处理:依次处理所有相关工单,完成批量自动化更新。
涉及的系统或服务
- OpenAI GPT-4o及嵌入模型:实现自然语言理解与知识推理。
- Qdrant向量数据库:存储和检索MITRE ATT&CK框架的向量化数据。
- Google Drive:存储MITRE ATT&CK JSON数据文件。
- Zendesk:安全工单管理系统,实现情报自动写入和工单更新。
- n8n节点集成:包括Webhook触发、文本拆分、循环批处理等流程控制节点。
适用人群或使用价值
- 安全运营团队(SOC):提升告警分析效率和准确度,快速定位攻击技术。
- 安全事件响应人员:获得具体、可执行的补救措施建议,减少响应时间。
- 威胁情报分析师:借助自动关联和历史模式分析,深化威胁理解。
- IT运维与安全管理者:实现安全事件处理自动化,优化运维流程,降低人工成本。
- 中大型企业及安全服务提供商:提升整体安全防御能力,构建智能安全运营体系。
该工作流以MITRE ATT&CK为核心知识库,结合先进的AI语言模型和向量检索技术,实现安全告警的智能解析与工单自动化更新,助力企业构建高效、智能的安全运营和响应能力。