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name: aegisops-ai description: "自主 DevSecOps 和 FinOps 护栏。编排 Gemini 3 Flash 审计 Linux 内核补丁、Terraform 成本漂移和 K8s 合规性。" risk: safe source: community author: Champbreed date_added: "2026-03-24"

/aegisops-ai — 自主治理编排器

AegisOps-AI 是一个专业级的"活管道"，将高级 AI 推理直接集成到软件开发生命周期（SDLC）中。它充当系统级安全、云基础设施成本和 Kubernetes 合规性的智能守门人。

目标

通过以下方式自动化高风险安全和财务审计：

1. 识别 Linux 内核补丁中基于逻辑的漏洞（UAF、过期状态）。
2. 检测 Terraform 计划中的大规模"静默灾难"成本漂移。
3. 将自然语言安全意图转化为加固的 K8s 清单。

适用场景

• 内核补丁审查： 审计基于 C 语言的原始 Git diff 以检查内存安全问题。
• 预应用 IaC 审计： 分析 terraform plan 输出以防止账单飙升。
• 集群加固： 为部署生成"最小权限" securityContext。
• CI/CD 质量门控： 通过 GitHub Actions 阻止不合规的合并。

不适用场景

• Web 应用逻辑： 不要用于标准 Web 漏洞（XSS、SQLi）；请使用专用 SAST 扫描器。
• 非 C 语言内存分析： 补丁分析器针对 C 逻辑优化；避免用于 Python 或 JS 等高级语言。
• 直接资源变更： 这是一个审计工具，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 AI 会话失败的原因，请使用 /analyze-project。

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生成式 AI 集成

AegisOps-AI 利用 Google GenAI SDK 实现自主安全和财务审计的"推理路径"：

• 神经补丁分析： 对 Linux 内核补丁执行语义代码审查，超越简单的模式匹配，理解复杂的内存状态逻辑。
• 智能成本综合： 通过财务推理模型处理原始 Terraform 计划差异，检测高风险资源升级和"静默"财务漂移。
• 自然语言策略映射： 将人类安全意图转化为语法正确、加固的 Kubernetes securityContext 配置。

核心模块

1. 内核补丁审查器 (patch_analyzer.py)

• 问题： 手动审查 Linux 内核内存安全耗时且容易出现人为错误。
• 解决方案： Gemini 3 对原始 Git diff 执行"深度推理"审计，在数秒内检测关键内存损坏漏洞（UAF、过期状态）。
• 关键输出： analysis_results.json

2. FinOps 云成本审计器 (cost_auditor.py)

• 问题： 基础设施即代码（IaC）变更可能导致意外的"静默灾难"和大规模云账单飙升。
• 解决方案： 分析 terraform plan 输出以识别成本异常——例如从 t3.micro 意外升级到高性能 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"安全上下文复杂且经常被忽视。
• 解决方案： 将自然语言安全需求转化为生产就绪的加固 YAML 清单（只读根文件系统、非 root 强制执行等）。
• 关键输出： hardened_deployment.yaml

安装与环境配置

1. 克隆仓库

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

2. 环境设置

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

3. API 配置

在根目录创建 .env 文件以安全存储凭证：

echo "GEMINI_API_KEY='your_api_key_here'" > .env

运行操作面板

执行完整的代理套件并生成所有安全报告：

python3 main.py

模式：过度授权容器

• 指标： allowPrivilegeEscalation: true 或以 root 用户执行。
• 排查： 将安全意图（如"仅非 root"）传递给 K8s 加固器模块。

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最佳实践

• 上下文为王： 在 Git diff 周围提供至少 5 行上下文，以获得更准确的神经推理。
• 持续门控： 在每次基础设施变更之前运行 FinOps 审计器，而非之后。
• 人工签核： 将 AI 发现作为高保真信号，但对内核级合并保持人工审核环节。

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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： 先在预发布环境测试"加固"清单，确保无功能回退。

链接

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