cmu-sei/GHOSTS

解决的问题

GHOSTS 解决了在网络安全训练和安全研究中对高保真用户行为模拟的需求。与静态环境或简单脚本不同，它通过在应用程序、网络和工作流中模拟类人行为，创造出真实的“背景噪声”，使训练演练和安全工具测试更加真实可信。

工作原理

该框架使用一个中央指挥与控制服务器（Ghosts.Api）来协调安装在目标机器上的多个客户端。这些客户端执行“处理器”以完成特定操作——例如浏览网页、使用 Office 应用程序或生成网络流量。为了超越基础自动化，GHOSTS 集成了大语言模型（LLM）以实现动态推理和内容生成，并使用角色生成引擎（Animator）创建具有独特职业、信念和社会网络的 NPC，这些 NPC 会随时间不断演化。

适用人群

• 网络安全培训师：用于在训练环境中填充可信的用户行为。
• 红队/蓝队：用于生成真实流量，进行隐蔽评估或检测能力训练。
• 安全研究人员：用于在真实人类数据基础上测试检测算法。
• 开发者：用于构建具备自主交互 NPC 的沉浸式“认知训练场”。

核心亮点

• 多客户端支持：提供适用于完整 Windows 自动化（Office/RDP）、跨平台需求（Universal）以及高密度流量生成（Lite）的专用客户端。
• 认知建模：NPC 保持动态演变的信念状态和知识图谱，以追踪学习与交互过程。
• 内容生成：包含专用服务器（Pandora），用于生成真实感强的网页内容、博客和文档。
• 工作流自动化：原生集成 n8n，支持复杂自动化工作流的调度与触发。
• 角色编排：提供生成 NPC 角色、社交图谱和关系管理的工具。