利用API构建AI驱动的安全自动化工作流

通过弹性API增强AI驱动的安全自动化能力

安全团队面临持续警报、复杂调查和资源有限的多重挑战。弹性安全平台不仅提供开箱即用的检测与响应能力，更通过开放的API优先架构支持安全运营中心构建定制化自动化工作流。

工作流增强方案

某检测工程团队面临关键警报响应延迟的挑战，通过结合弹性API、AI助手和协作工具实现以下自动化流程：

实时监控警报
使用Elasticsearch Python客户端每分钟轮询关键警报：

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es = Elasticsearch(os.getenv("ELASTICSEARCH_URL"), api_key=ELASTICSEARCH_API_KEY)

query = {
    "query": {
        "bool": {
            "filter": [
                {"range": {"@timestamp": {"gt": last_timestamp}}},
                {"term": {"kibana.alert.severity": "critical"}}
            ]
        }
    }
}

AI分析与响应生成
将警报JSON发送至安全AI助手API生成处置方案：

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def chat_complete(question):
    url = f"{KIBANA_URL}/api/security_ai_assistant/chat/complete"
    payload = {
        "messages": [{"role": "user", "content": question}],
        "connectorId": CONNECTOR_ID
    }
    response = requests.post(url, auth=(USERNAME, PASSWORD), json=payload)

智能分派与协作
AI助手通过查询自定义知识库确定处理人员，并将响应推送至Slack频道：

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blocks = [{
    "type": "section",
    "text": {"type": "mrkdwn", "text": full_message}
}]
app.client.chat_postMessage(channel=ALERT_CHANNEL, blocks=blocks)

自动化命令执行
通过WinRM远程执行调查与修复命令：

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def execute_winrm_commands(host_ip: str, commands: list):
    session = winrm.Session(host_ip, auth=(username, password))
    for command in commands:
        result = session.run_ps(command)
        outputs[command] = result.std_out.decode('utf-8')

审计与案例管理
自动创建安全案例记录所有操作痕迹：

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case_payload = {
    "title": "Investigation for Alert",
    "description": ai_summary + "\n\nCommands Executed...",
    "tags": ["auto-generated", "investigation"],
    "settings": {"syncAlerts": True}
}

技术架构优势

该方案展示了以下技术特性：

开放式API架构：支持与现有安全工具链深度集成
AI增强决策：通过LLM生成上下文相关的处置方案
自动化流水线：从检测到响应的端到端自动化
审计追踪：所有操作自动记录至安全案例系统
灵活扩展：可根据具体需求定制工作流环节

实施价值

通过该方案，安全团队能够：

将关键警报响应时间从小时级缩短至分钟级
通过标准化处置流程提升响应一致性
减少人工操作错误并释放分析师资源
建立完整的审计追踪以满足合规要求

该技术方案充分展示了如何通过API驱动的方式构建智能安全自动化系统，将传统安全运营转化为AI增强的高效工作流。