aegisops-ai

/aegisops-ai — 自主治理编排器

AegisOps-AI 的上游将其描述为一条治理流水线，可将先进的 AI 推理直接集成到 SDLC 中。它充当智能把关者，负责系统级安全、云基础设施成本和 Kubernetes 合规性。

目标

通过以下方式自动执行高风险安全与财务审计：

1. 识别 Linux Kernel 补丁中的逻辑漏洞（UAF、过时状态）。
2. 检测 Terraform 计划中巨大的“无声灾难”成本偏移。
3. 将自然语言安全意图转换为强化的 K8s 清单。

适用场景

• Kernel 补丁审查： 审计基于 C 的原始 Git 差异，检查内存安全。
• 应用前 IaC 审计： 分析 terraform plan 输出，防止账单飙升。
• 集群加固： 为部署生成“最小权限” securityContext。
• CI/CD 质量门禁： 通过 GitHub Actions 阻止不合规的合并。

不适用场景

• Web 应用逻辑： 不要用于常见 Web 漏洞（XSS、SQLi）；请使用专用 SAST 扫描器。
• 非 C 语言的内存分析： 补丁分析器针对 C 逻辑进行了优化；避免将其用于 Python 或 JS 等高级语言。
• 直接修改资源： 这是一个审计器，不是部署工具。它不会执行 terraform apply 或 kubectl apply。
• 事后分析： 如需分析之前的 AI 会话为何失败，请改用 /analyze-project。

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🤖 生成式 AI 集成

AegisOps-AI 利用 Google GenAI SDK 实现“推理路径”，用于自主执行安全与财务审计：

• 神经网络补丁分析： 对 Linux Kernel 补丁进行语义代码审查，不止于简单的模式匹配，还能理解复杂的内存状态逻辑。
• 智能成本综合分析： 通过财务推理模型处理原始 Terraform 计划差异，以检测高风险资源升级和“无声”的财务偏移。
• 自然语言策略映射： 将人工安全意图转换为语法正确、经过强化的 Kubernetes securityContext 配置。

🧭 核心模块

1. 🐧 Kernel 补丁审查器（patch_analyzer.py）

• 问题： 手动审查 Linux Kernel 内存安全问题耗时且容易出现人为错误。
• 解决方案： 配置的模型会针对原始 Git 差异提出发现；请通过代码审查和适当测试验证每个可触发路径及其后果。不保证延迟或检测效果。
• 关键输出： analysis_results.json

2. 💰 FinOps 与云审计器（cost_auditor.py）

• 问题： 基础设施即代码（IaC）变更可能导致意外的“无声灾难”和巨额云账单飙升。
• 解决方案： 分析 terraform plan 输出，以识别成本异常，例如意外地从 t3.micro 升级到高性能 GPU 实例。
• 关键输出： infrastructure_audit_report.json

3. ☸️ K8s 策略加固器（k8s_policy_generator.py）

• 问题： 在 Kubernetes 中实施“最小权限”安全上下文很复杂，且经常被忽视。
• 解决方案： 将自然语言安全要求转换为候选 YAML 清单；这些清单需要经过架构、策略和应用验证（只读根文件系统、强制以非 root 用户运行等）。
• 关键输出： hardened_deployment.yaml

🛠️ 安装与环境

AAS 仅附带本指南：patch_analyzer.py、cost_auditor.py、k8s_policy_generator.py、main.py 及其报告均为上游组件，并非本地随附文件。使用此工具前，请核实上游仓库、固定版本、许可证、依赖项、模型可用性和实际入口点。提供方的发现仅供参考，不应作为 CI 自动批准合并的依据。

对于付费模型调用，以及传输私有补丁、计划或集群配置，请先获得授权。请删除机密信息以及个人或账户标识符；不要假定 .env 存储会自动安全。

1. 克隆仓库

git clone https://github.com/Champbreed/AegisOps-AI.git
cd AegisOps-AI

2. 设置

python3 -m venv venv
source venv/bin/activate
pip install google-genai python-dotenv

3. API 配置

使用宿主现有的私有凭据机制配置 GEMINI_API_KEY。如果经过审查的上游实现要求使用本地 .env，请确保该文件仅限所有者访问且已加入 gitignore，保留任何现有文件，并且绝不显示其内容。请确认已安装的 SDK 与模型组合，而不要假定旧模型别名仍然可用。

🏁 运维仪表板

只有在审查固定的上游检出版本并授权其网络和成本影响后，才能在该版本中运行文档所述的入口：

python3 main.py

模式：权限过大的容器

• 指标： allowPrivilegeEscalation: true 或以 root 用户身份运行。
• 调查： 将安全意图（例如“仅限非 root 用户”）传递给 K8s Hardener 模块。

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💡 最佳实践

• 上下文为王： 在 Git 差异周围至少提供 5 行上下文，以便进行更准确的神经推理。
• 持续门禁： 每次基础设施变更前运行 FinOps 审计器，而不是事后运行。
• 人工签核： 将 AI 发现视为高保真信号，但内核级合并仍须有人参与审核。

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🔒 安全注意事项

• 密钥管理： 在生产环境中使用 CI/CD 密钥管理 GEMINI_API_KEY。
• 最小权限： 先在预发布环境中测试“强化”清单，确保没有功能回归。

链接

• 仓库：https://github.com/Champbreed/AegisOps-AI
• 文档：https://github.com/Champbreed/AegisOps-AI#readme

限制

• 仅当任务明确符合上述范围时，才使用此技能。
• 不要将输出视为环境专属验证、测试或专家审查的替代品。
• 如果缺少必要输入、权限、安全边界或成功标准，请停止并请求澄清。