GraphGuard
基于图数据库和 AI 智能体的网络安全调查系统，将安全告警转化为可追溯的攻击图谱，实现快速威胁调查。
时间轴 (近 90 天)
GraphGuard 项目将图数据库 FalkorDB 与基于 Gemini 和 LangChain 的 AI 智能体结合，用于网络安全调查。
GraphGuard 声称将安全事件调查时间从数小时缩短至数秒。
GraphGuard 的数据模型包含 8 类节点：User、Device、IPAddress、Alert、Incident、Service、Investigation、Evidence。
GraphGuard 的数据模型包含 10 种关系：USES、CONTACTED、TRIGGERED、ASSOCIATED_WITH、PART_OF、AFFECTS、INVOLVED_IN、EXAMINED、USED_EVIDENCE、SUPPORTS。
GraphGuard 数据库预置了 27 个基础实体和 28 条关系，覆盖三个真实场景（多跳入侵链、财务凭证攻击、良性基线）。
GraphGuard 内置了 20 多个参数化 Cypher 查询库，其中 TRACE_INCIDENT_PATH 等三个查询构成调查引擎的支柱。
GraphGuard 将完成的调查和证据作为一等节点（Investigation、Evidence）持久化在 FalkorDB 中，实现跨会话智能体记忆。
AI 智能体在 GraphGuard 调查中需执行 5-7 次顺序图查询以发现邻居和攻击路径。
全部知识事实 (8)
GraphGuard 项目将图数据库 FalkorDB 与基于 Gemini 和 LangChain 的 AI 智能体结合，用于网络安全调查。
50%待验证GraphGuard 声称将安全事件调查时间从数小时缩短至数秒。
50%待验证GraphGuard 的数据模型包含 8 类节点：User、Device、IPAddress、Alert、Incident、Service、Investigation、Evidence。
50%待验证GraphGuard 的数据模型包含 10 种关系：USES、CONTACTED、TRIGGERED、ASSOCIATED_WITH、PART_OF、AFFECTS、INVOLVED_IN、EXAMINED、USED_EVIDENCE、SUPPORTS。
50%待验证GraphGuard 数据库预置了 27 个基础实体和 28 条关系，覆盖三个真实场景（多跳入侵链、财务凭证攻击、良性基线）。
50%待验证GraphGuard 内置了 20 多个参数化 Cypher 查询库，其中 TRACE_INCIDENT_PATH 等三个查询构成调查引擎的支柱。
50%待验证GraphGuard 将完成的调查和证据作为一等节点（Investigation、Evidence）持久化在 FalkorDB 中，实现跨会话智能体记忆。
50%待验证AI 智能体在 GraphGuard 调查中需执行 5-7 次顺序图查询以发现邻居和攻击路径。
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