Применение RAG для работы с документацией Wazuh: Пошаговое руководство (Часть 2)

Подготовка к разработке кода

Для локальной разработки кода для RAG вам потребуется установить следующие инструменты:

• Ollama
• Python v3.9+
• Базовые знания Python
• Документация Wazuh в формате PDF

Запуск и настройка Ollama

1. Установите Ollama
2. Получите необходимые модели: llama3.2 и nomic-embed-text.

Разрабатываем механизм для загрузки PDF документации

Для разработки мы будем использовать следующие инструменты:

• LangChain - для создания цепочек обработки данных.
• Ollama - для запуска и настройки моделей.
• Python - как основной язык программирования.
• ChromaDB - в качестве векторного хранилища.

Устанавливаем зависимости:

Применение RAG для работы с документацией Wazuh: Пошаговое руководство (Часть 1)

Введение в RAG и его роль

Retrieval-Augmented Generation (RAG) - это метод, который позволяет использовать информацию из различных источников для создания более точных и полезных ответов на вопросы.

В контексте Wazuh, RAG может быть использован для автоматизации обработки данных, оптимизации доступа к информации и улучшения поиска информации.

Подготовка к интеграции RAG

Перед началом интеграции RAG c документацией Wazuh, необходимо выполнить следующие шаги:

Продолжение серии: Интеграция кластера Wazuh с Ollama — Часть 4. Настройка и внедрение

В прошлой части мы рассмотрели основные принципы создания интеграций. Теперь настало время объединить все элементы и завершить интеграцию Wazuh с Ollama.

Готовый код для интеграции с Ollama

Сначала установим необходимые зависимости для Ollama.

/var/ossec/framework/python/bin/pip3 install ollama

Ранее я уже описывал установку Wazuh с помощью Docker Compose, но просто развернуть его не получится.

Для корректной работы потребуется создать собственный образ Wazuh, однако процесс пересборки образа мы в этом посте рассматривать не будем.

Wazuh и Ollama: Часть 3. Создание интеграции вашего кластера Wazuh с Ollama

Wazuh предоставляет огромные и почти бесконечные возможноности по интеграции с различными система, даже если какого-то функционала не хватает вы всегда можете написать свой.

Интеграции с внешними системами могут быть двух видов:

• External API integrations: Этот метод позволяет взаимодействовать с внешними системами через API для автоматизации задач. Полученные данные могут использоваться для создания событий в Wazuh или выполнения других автоматизированных действий, повышая эффективность мониторинга и реагирования на угрозы.
• Command: Этот метод позволяет запускать команды или скрипты по расписанию для автоматического создания событий в Wazuh. Я часто использую этот подход, когда необходимо получать данные из источников, которые не поддерживаются по умолчанию. Это помогает расширить возможности мониторинга и интеграции с нестандартными системами.

Для интеграции с Ollama мы используем метод External API integrations. Мы разработаем интегратор, который будет взаимодействовать с Ollama через API, автоматизируя обработку данных. Полученная информация позволит создавать события в Wazuh и выполнять другие автоматизированные действия.

Wazuh и Ollama: Часть 2. Разворачивание кластера Wazuh

Теперь пришло время настроить Wazuh, который мы будем интегрировать с Ollama.

Самый быстрый и удобный способ развернуть кластер Wazuh — это использовать Docker Compose.

Для начала клонируйте официальный репозиторий wazuh-docker:

git clone -b v4.11.0 https://github.com/wazuh/wazuh-docker && cd wazuh-docker/multi-node

Следующим шагом будет создание сертификатов для конфигурации.

docker compose -f generate-indexer-certs.yml run --rm generator

После того как сертификаты будут сгенерированы, можно запустить Wazuh кластер.

Но прежде чем это сделать, давайте добавим агента.

Введение

Добро пожаловать в первую часть нашего гайда по улучшению Wazuh с помощью Ollama!

В этом посте мы рассмотрим, как интегрировать Wazuh — мощную платформу для мониторинга безопасности с открытым исходным кодом — с Ollama, инструментом для локального запуска больших языковых моделей (LLM).

Это сочетание поможет повысить эффективность обнаружения угроз, автоматизировать рабочие процессы безопасности и упростить реагирование на инциденты с помощью искусственного интеллекта.

Готовы сделать свою кибербезопасность ещё более эффективной? Давайте вместе разберёмся, как это работает.