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Plataforma de operaciones de seguridad autoalojada con licencia MIT, donde agentes de IA investigan detecciones y actúan según políticas, aprobaciones y mecanismos de reversión.

Alternativa open source a:CrowdStrike FalconSplunk SOAR

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4
Último commit
hace 15 horas

¿Qué es?

Argus supervisa cuentas en la nube, proveedores de identidad, repositorios de código, endpoints, redes y clústeres de Kubernetes, y genera detecciones cuando identifica patrones de ataque. Agentes de IA especializados clasifican e investigan estas detecciones con herramientas de solo lectura y únicamente pueden proponer cambios. Las propuestas pasan por un intermediario de acciones independiente que aplica políticas, aprobaciones humanas, pruebas en seco, reversibilidad y un interruptor de emergencia.

Las acciones de respuesta abarcan un catálogo de 27 acciones tipadas para AWS, Azure, GCP, Kubernetes, GitHub, Okta, Entra, Cloudflare, CrowdStrike y SentinelOne. Los playbooks de respuesta autónoma empiezan en modo shadow y vienen desactivados de forma predeterminada. Las aprobaciones se pueden dar desde Slack. El proyecto también incluye una pasarela de IA para el tráfico de OpenAI y Anthropic, trampas canario dirigidas a agentes de IA maliciosos, un entorno de pruebas de penetración con comprobación de alcance, enriquecimiento con CISA KEV y EPSS, y un simulador de ataques basado en agentes.

Argus se ejecuta en infraestructura propia con Docker Compose, Helm o Terraform para AWS y Azure. Usa PostgreSQL o SQLite, Redis para las colas de trabajos y una cadena de auditoría vinculada por hashes y firmada con HMAC, que se puede replicar en S3 Object Lock o en almacenamiento inmutable de Azure.

Funciones clave

  • 01Detecta ataques en la nube, identidades, código, endpoints, redes y Kubernetes mediante 13 reglas de detección.
  • 02Agentes de IA especializados investigan con herramientas de solo lectura y no pueden ejecutar acciones directamente.
  • 03El intermediario de acciones aplica políticas, aprobaciones de dos personas, pruebas en seco y reversión para 27 acciones tipadas.
  • 04Los playbooks opcionales de respuesta autónoma empiezan en modo shadow, con límites por hora y reversión automática.
  • 05Cadena de auditoría a prueba de manipulaciones, replicada en S3 Object Lock o en almacenamiento inmutable de Azure.
  • 06Entorno de pruebas de penetración con comprobación de alcance y enriquecimiento de vulnerabilidades con CISA KEV / EPSS.

Casos de uso

  • Equipos de seguridad que supervisan cuentas de AWS, Azure o GCP para detectar exposición pública y actividad sospechosa.
  • Organizaciones que necesitan controlar el uso que hacen sus empleados de las API de OpenAI y Anthropic mediante prevención de pérdida de datos y presupuestos.
  • Equipos que realizan pruebas de penetración periódicas y con alcance limitado en entornos de staging o laboratorio.
  • Empresas que deben conservar registros de auditoría para revisiones de SOC 2, NIST 800-171 o ISO 27001.

Inicio rápido

  1. 1

    Crea un entorno virtual y actívalo

    python -m venv .venv && . .venv/bin/activate
  2. 2

    Instala las dependencias

    pip install -r requirements.txt -r requirements-dev.txt
  3. 3

    Copia el archivo de entorno y genera los secretos

    cp .env.example .env && python scripts/generate_secrets.py --write
  4. 4

    Inicia la API localmente

    uvicorn app.main:app --host 127.0.0.1 --port 8080

Antes de usarlo

  • Requiere Python 3.11 o 3.12 y, para producción, PostgreSQL, Redis y un destino externo para los registros de auditoría.
  • Muchas funciones (respuesta autónoma, AI gateway y autopilot) están desactivadas de forma predeterminada y requieren una configuración específica.
  • Las integraciones con herramientas de seguridad y servicios en la nube requieren cuentas propias, claves de API y las herramientas instaladas.
  • El proyecto es reciente y tiene 114 estrellas, así que el soporte de la comunidad puede ser limitado.

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Preguntas frecuentes

¿Qué es argus?
Plataforma de operaciones de seguridad autoalojada con licencia MIT, donde agentes de IA investigan detecciones y actúan según políticas, aprobaciones y mecanismos de reversión. Argus supervisa cuentas en la nube, proveedores de identidad, repositorios de código, endpoints, redes y clústeres de Kubernetes, y genera detecciones cuando identifica patrones de ataque. Agentes de IA especializados clasifican e investigan estas detecciones con herramientas de solo lectura y únicamente pueden proponer cambios. Las propuestas pasan por un intermediario de acciones independiente que aplica políticas, aprobaciones humanas, pruebas en seco, reversibilidad y un interruptor de emergencia.
¿argus es gratuito? ¿Qué licencia tiene?
argus es open source bajo la licencia MIT. Revisa los términos de la licencia antes de usarlo en productos comerciales.
¿argus sigue mantenido?
Mantenimiento activo. El último commit de argus fue el 5 nov 2026.
¿Para qué puedo usar argus?
Equipos de seguridad que supervisan cuentas de AWS, Azure o GCP para detectar exposición pública y actividad sospechosa. Organizaciones que necesitan controlar el uso que hacen sus empleados de las API de OpenAI y Anthropic mediante prevención de pérdida de datos y presupuestos. Equipos que realizan pruebas de penetración periódicas y con alcance limitado en entornos de staging o laboratorio. Empresas que deben conservar registros de auditoría para revisiones de SOC 2, NIST 800-171 o ISO 27001.
¿Cómo se instala argus?
Crea un entorno virtual y actívalo: python -m venv .venv && . .venv/bin/activate Instala las dependencias: pip install -r requirements.txt -r requirements-dev.txt Copia el archivo de entorno y genera los secretos: cp .env.example .env && python scripts/generate_secrets.py --write Inicia la API localmente: uvicorn app.main:app --host 127.0.0.1 --port 8080
¿Dónde consigo argus?
El código fuente y las instrucciones de instalación están en GitHub: https://github.com/thomasunise/argus

Resumen generado por IA a partir del README del proyecto. Las estadísticas de GitHub se actualizan a diario.

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