EFF-Monitoring（Efficient Monitoring，高效监控）是一款以内置 Agent 为核心的安全运营协作平台。平台围绕安全事件全生命周期，提供日志解析、资产关联、AI研判、处置流转、经验沉淀与报告输出等能力，通过证据驱动的分析与协同机制，帮助安全团队快速看懂告警、定位风险、联动上下游并提升处置效率。
详细功能操作与最佳实践请查看：操作手册.md
使用这个平台前，可以先想想您的场景是否有以下痛点:
- 时间断节，写报告难： 发现和封禁没有精确时间记录，写复盘报告时全凭记忆倒推，费时费力。
- 疯狂切窗口，研判效率低： 查情报、对资产、找负责人，要在好几个 Excel 、平台之间来回切换。
- 纯手工 CV，机械重复： 确认一条高危，要重复复制粘贴到 Word 模板、防守台账 Excel 和微信工作群。
- 汇报全靠人肉凑： 日报、周报、成效报告数据无法一键生成，每到交报告节点，只能加班人工统计。
- 用 AI 像当保姆： 不仅要现写提示词，还要手动粘贴大量信息喂给 AI，没有适配安全保障/安全运营场景，用起来比自己看还累。
- 封禁两头受气，查名单费劲： 怕误封业务背锅，怕漏封挨批，但每次去翻死板的黑白名单列表又极繁琐。
- 设备各自为战，协同成孤岛： 现场各类安全设备各管一摊，其内置的协助机制根本无法跨厂商互通，导致告警散落四处，缺少一个能统一处理、集中协作的“总指挥部”。
- 统一解析：将不同设备、不同格式的原始日志转换为标准研判字段。
- 资产关联：统一化管理并关联资产、威胁情报、黑白名单、告警信息等内容。
- 协作闭环：内置监测组、研判组、处置组协作流程，支持认领、释放、强制解锁、状态流转和消息提醒。
- AI 增强：内置 Agent 支持任务建模、证据检索、统计分析、结构化反思、模板生成和经验提取。
- 可追踪：每条告警都有独立
alert_hash，用于生命周期跟踪、搜索、审计和复盘。 - 可复盘：闭环告警可沉淀为 STE 经验，后续 AI 研判可检索并复用相似经验。
- 可输出：支持报告生成、消息模板、Excel 模板、CSV 模板、Webhook 和告警导出。
- 攻防演练期间快速同步、研判和分发安全事件。
- SOC 值守人员统一处理来自态势感知、WAF、NDR、IPS 等设备的告警。
- 需要把告警与资产、负责人、区域、重要性和处置结果打通的企业安全团队。
- 需要积累可复用研判经验，并让 AI 持续吸收闭环结果的团队。
- 需要把安全告警规范化输出到群机器人、报表、CSV 或 Excel 的运营场景。
1.1、告警闭环全流程记录
1.2、关联威胁情报、资产等信息
2.1、具备规划、调用、反思等全链路思考的Agent
2.2、基于所有已知信息生成高可信的输出
3.1、可以基于所有内置变量、规则生成所需的报告
3.2、生成所需要的execl表格、效果格式
3.3、导出成高自定义的csv文件
EFF-Monitoring-2.0.1/
├── backend/ # 后端服务代码
│ ├── app/api # REST API 路由
│ ├── app/core # 配置与安全
│ ├── app/models # ORM 模型、数据库和启动逻辑
│ ├── app/schemas # Pydantic 请求/响应 schema
│ ├── app/services # 业务逻辑服务
│ └── app/workers # Worker 入口
├── core/ # 日志解析、IP 名单、威胁情报核心能力
├── frontend/ # React Web 客户端
├── integration/ # Webhook 集成逻辑
├── output/ # 消息与 Excel 格式化工具
├── docker/ # nginx 等容器配置
├── Dockerfile.backend # 后端镜像构建
├── Dockerfile.frontend # 前端镜像构建
├── docker-compose.yml # 一键部署容器编排
└── 操作手册.md # 功能操作与最佳实践cp .env.example .env
docker compose up -d --build默认访问地址：
- 前端页面：
http://localhost:8080
- FastAPI 文档：
http://localhost:8000/docs
- 后端 API：
http://localhost:8000 - 健康检查：
http://localhost:8000/healthz
默认管理员账号：
admin / admin123生产环境务必修改 .env 中的 JWT_SECRET、INITIAL_ADMIN_PASSWORD、DATABASE_URL、REDIS_URL 和 Webhook/AI/威胁情报密钥。
后端：
cd backend
pip install -r requirements.txt
PYTHONPATH=backend:. uvicorn app.main:app --host 127.0.0.1 --port 8000 --reload前端：
cd frontend
npm install
npm run dev默认前端开发地址通常为：http://localhost:5173
| 模块 | 主要能力 |
|---|---|
| 运营总览 | 告警总量、状态趋势、平均处置耗时、最近告警和运营统计 |
| 日志解析 | 原始日志解析、资产命中、IP 名单检测、模板输出、保存告警 |
| 告警工作台 | Hash 搜索、认领机制、状态流转、AI 研判、威胁情报、闭环反馈、CSV 导出 |
| AI 中心 | 提示词管理、AI 对话、执行链路/证据包查看、STE 经验库、AI 经验提取、AI 生成消息模板 |
| 资产中心 | 个体资产、网段资产、Excel 导入导出、资产指纹、负责人和区域维护 |
| 消息中心 | 工作流消息、未读提醒、按告警 Hash 快捷跳转 |
| 规则中心 | 元规则、自定义规则、正则测试、设备规则适配、规则生成 |
| 模板中心 | 消息模板、Excel 模板、CSV 模板 |
| IP 名单 | 白名单、黑名单、CIDR/IP 范围检测、名单导出 |
| 系统设置 | AI 模型网关、威胁情报、Webhook 的全员配置与个人配置，支持连通性测试和模型列表获取 |
| 系统管理 | 用户、项目、设备、审计日志、后台任务、历史导入 |
可查看告警事件数量、增长趋势、处理耗时等信息
可粘贴告警事件日志，点击解析日志进行自动解析，保存为事件工单进行流转处置
可查询、筛选已录入的安全告警事件，并进行认领、流转、指派等处置操作，并在详情处查看关联的AI研判结果、威胁情报、资产信息等
可通过AI对话问答方式了解平台安全事件信息，并进行辅助分析、报告编写等操作
可配置资产网段信息，用于自动关联安全事件的源目IP地址资产
根据事件处置动作或流程，推送对应的平台消息到具体的人员
支持灵活配置字段提取规则（正则表达式），支持规则生成器功能
：支持拖拽规则字段拼接消息模板、Execl模版、Csv模版
支持对IP地址进行黑白名单的快速匹配
适配常见大模型API、威胁情报、webhook，支持快速配置
支持成员、项目、设备等权限功能，支持查看任务记录、审计日志
平台内置五类角色：
admin管理员：拥有系统管理、强制解锁、重新指派、删除、全员配置等权限。monitor监测组：负责同步告警。analyst研判组：负责研判中告警的认领、误报/忽略闭环或转处置。disposer处置组：负责处置中告警的认领、退回研判、纠正误报、忽略或已处置闭环。viewer只读人员：只读查看平台数据，不能执行写操作。
详细权限矩阵见：操作手册.md#权限矩阵
- 后端：FastAPI + SQLAlchemy + Pydantic
- 前端：React + TypeScript + Ant Design + Vite
- 数据库：Docker Compose 默认 PostgreSQL，本地开发可使用 SQLite
- Excel：openpyxl
- AI：OpenAI-Compatible、OpenAI、DeepSeek、通义千问、智谱 AI、硅基流动、Ollama
- Agent：LangGraph
- 集成：威胁情报、Webhook、CSV / Excel 导出
初始化后会保留一组演示数据，便于快速验证功能：
- 演示用户：
demo_analyst / demo123456、demo_viewer / demo123456 - 演示项目：攻防演练、日常运营
- 演示设备：WAF、NDR、态势感知
- 演示资产：门户、交易 API、数据库、办公终端、WebLogic 业务服务器、网段资产
- 演示规则：通用规则、WAF/NDR 规则、态势感知日志解析规则
- 演示模板：态势感知研判通报、Excel 行、CSV 资产导出
- 演示告警：可验证资产命中、AI 研判、Hash 搜索、重复限制、运营总览和导出功能
演示日志中的公网 IP 使用文档保留地址段，不包含真实客户 IP。
- Agent 链路重构：新增任务建模、证据覆盖检查、结构化反思和定向补查，问答更稳。
- 系统设置升级：支持 AI 连通性测试、模型列表获取，个人配置与全员配置隔离，密钥脱敏保存更安全。
- 规则与部署修复：解析规则支持
match_all多命中提取。 - BUG修复：修复一些使用上的小BUG。