Cyber Triage 3.18 发布 - 新增 AI + 云自动化能力
Cyber Triage 3.18 for Windows - 面向事件响应的数字取证软件
Digital Forensics Specialized For Incident Response
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作者主页：sysin.org
唯一专门用于事件响应的数字取证工具
快速、准确和简单地完成入侵调查
Cyber Triage 是一款自动化的数字取证与事件响应（DFIR）软件，旨在帮助安全运营中心（SOCs）、托管安全服务提供商（MSSPs）、顾问和执法机构快速调查网络入侵事件，如恶意软件、勒索软件和账户接管等。
新增功能
Cyber Triage 3.18: New AI + Cloud Automation Capabilities
June 10, 2026
Cyber Triage 3.18：新增 AI + 云自动化能力
2026 年 6 月 10 日
3.18 版本 带来了更强大的 MCP 和云自动化能力，帮助确保您的调查过程更加快速、完整。
新增功能：
- 直接保存 AI 分析结果。
- 自动开始云端分析。
直接保存 AI 分析结果
新版本允许 AI 客户端（例如 Claude Desktop）将“增强分析备注（enrichment notes）”和评分结果写回 Cyber Triage。
这可以节省时间，并减少手动复制数据时产生的错误。
该功能支持任何 LLM（大语言模型），包括：
- AWS 中的 ChatGPT
- Anthropic 服务器
- 本地 LLM
此前版本的 Cyber Triage 增加了一个只读 MCP 服务器，用于执行调查研究和生成报告。
在该版本中，您仍然需要在 AI 客户端和 Cyber Triage 之间手动切换 (sysin)，才能对项目评分或创建备注。
而在本版本中，您的 GenAI 客户端可以自动完成这些操作。
我们希望确保您清楚了解哪些数据来自 AI，因此 AI 写入事件数据库的数据只有以下两种方式：
- 以 “[AI]” 开头的 AI 增强分析备注。
- 类型为 “AI-Suggested Finding（AI 建议发现）” 的可疑评分。
以下是使用增强分析备注功能的示例提示：
随后，Claude 会提供它对事件中可疑项目的分析结果：
您可以在应用程序中新增加的 “AI Enrichment（AI 增强分析）” 区域查看结果：
同样，在与 LLM 对话过程中，LLM 也可能希望将某个项目标记为可疑。
这些结果会与其他可疑项目一起显示，并标记：
“AI-Suggested Finding（AI 建议发现）”：
LLM 的版本信息和判断依据也应该提供在详细信息（details）中（同样以 “[AI]” 开头）：
Sleuth Kit Labs 认为 AI 可以为调查工作提供价值 (sysin)，但同时必须清楚知道 AI 被应用在哪里，以便正确验证分析结果。
此版本相比之前只读 MCP 服务器节省了操作时间，同时仍然能够轻松区分：
- 原始数据（original data）
- AI 生成数据（AI-generated）
自动开始云端分析
在 SOC（安全运营中心）环境中，快速获得结果非常重要。
现在，当数据上传到 S3 或 Azure 存储桶后，可以立即开始分析。
这意味着 SOC 分析人员能够快速发现更多信息，而这些信息可能并不包含在 EDR 中。
Team Server 企业版新增 API，可以接收 S3 或 Azure Blob 的 URL，并将其添加到 Cyber Triage 分析队列中。
通过该 API：
- 分析人员可以使用 SOAR 剧本启动数据采集；
- 数据上传到云存储；
- AWS Lambda 或 Azure Function 检测到上传事件；
- 通知 Cyber Triage；
- Cyber Triage 自动开始分析；
- 几分钟后，分析人员登录即可查看结果。
整个过程无需人工直接操作，即可获得：
带评分的取证分析结果（scored forensic artifacts）：
立即体验
Cyber Triage 3.18: New AI + Cloud Automation Capabilities
Apr 16 2026
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