Centro de operaciones de seguridad (SOC) de código abierto y autoalojable que correlaciona alertas, las clasifica con agentes LLM y propone respuestas sujetas a aprobación humana.
thomasunise/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.
Alternativa open source a:CrowdStrike Falcon
Splunk SOAR
- Estrellas
- 126
- Forks
- 10
- Issues abiertos
- 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
Crea un entorno virtual y actívalo
python -m venv .venv && . .venv/bin/activate - 2
Instala las dependencias
pip install -r requirements.txt -r requirements-dev.txt - 3
Copia el archivo de entorno y genera los secretos
cp .env.example .env && python scripts/generate_secrets.py --write - 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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