نظام الإعدادات

يستخدم AuroraSOC مكتبة pydantic-settings لإعدادات آمنة نوعيًا ومتحقَّق منها يتم تحميلها من متغيرات البيئة. تمثل وحدة الإعدادات في aurorasoc/config/settings.py مصدر الحقيقة الوحيد لجميع الإعدادات.

البنية

إعدادات الأنظمة الفرعية

LLMSettings

تتحكم في مزود نموذج الذكاء الاصطناعي:

class LLMSettings(BaseSettings):
    model: str = "gpt-4o"
    base_url: str = "https://api.openai.com/v1"
    api_key: str = ""
    temperature: float = 0.1
    max_tokens: int = 4096

    model_config = SettingsConfigDict(env_prefix="AURORA_LLM_")

المتغير	القيمة الافتراضية	الوصف
AURORA_LLM_MODEL	gpt-4o	معرّف النموذج
AURORA_LLM_BASE_URL	https://api.openai.com/v1	نقطة نهاية API
AURORA_LLM_API_KEY	(فارغ)	مفتاح مصادقة API
AURORA_LLM_TEMPERATURE	0.1	درجة الحرارة في أخذ العينات (كلما انخفضت زادت الحتمية)
AURORA_LLM_MAX_TOKENS	4096	الحد الأقصى لرموز الاستجابة

لماذا temperature: 0.1؟ يتطلب التحليل الأمني استجابات متسقة وحتمية. ستنتج الدرجة المرتفعة تحليلات إبداعية لكنها أقل موثوقية.

RedisSettings

class RedisSettings(BaseSettings):
    host: str = "localhost"
    port: int = 6379
    password: str = ""
    db: int = 0

    model_config = SettingsConfigDict(env_prefix="AURORA_REDIS_")

NATSSettings

class NATSSettings(BaseSettings):
    url: str = "nats://localhost:4222"
    stream_name: str = "AURORA"

    model_config = SettingsConfigDict(env_prefix="AURORA_NATS_")

PostgresSettings

class PostgresSettings(BaseSettings):
    host: str = "localhost"
    port: int = 5432
    user: str = "aurora"
    password: str = "aurora"
    database: str = "aurorasoc"

    @property
    def async_url(self) -> str:
        return f"postgresql+asyncpg://{self.user}:{self.password}@{self.host}:{self.port}/{self.database}"

    model_config = SettingsConfigDict(env_prefix="AURORA_PG_")

QdrantSettings

class QdrantSettings(BaseSettings):
    host: str = "localhost"
    port: int = 6333
    collection_prefix: str = "aurora_"

    model_config = SettingsConfigDict(env_prefix="AURORA_QDRANT_")

MQTTSettings

class MQTTSettings(BaseSettings):
    host: str = "localhost"
    port: int = 1883
    username: str = ""
    password: str = ""
    topic_prefix: str = "aurora/sensors"

    model_config = SettingsConfigDict(env_prefix="AURORA_MQTT_")

VaultSettings

class VaultSettings(BaseSettings):
    url: str = "http://localhost:8200"
    token: str = ""
    mount_path: str = "secret"

    model_config = SettingsConfigDict(env_prefix="AURORA_VAULT_")

A2ASettings

تحدد المنافذ لجميع خدمات الوكلاء الـ 16:

class A2ASettings(BaseSettings):
    orchestrator_port: int = 9000
    security_analyst_port: int = 9001
    threat_hunter_port: int = 9002
    incident_responder_port: int = 9003
    threat_intel_port: int = 9004
    network_security_port: int = 9005
    endpoint_security_port: int = 9006
    malware_analyst_port: int = 9007
    forensic_analyst_port: int = 9008
    compliance_analyst_port: int = 9009
    vulnerability_manager_port: int = 9010
    cloud_security_port: int = 9011
    ueba_analyst_port: int = 9012
    web_security_port: int = 9013
    cps_security_port: int = 9014
    report_generator_port: int = 9015

    model_config = SettingsConfigDict(env_prefix="AURORA_A2A_")

ObservabilitySettings

class ObservabilitySettings(BaseSettings):
    otlp_endpoint: str = "http://otel-collector:4317"
    service_name: str = "aurorasoc"
    prometheus_port: int = 9090

    model_config = SettingsConfigDict(env_prefix="AURORA_OTEL_")

نمط Singleton

تُحمَّل الإعدادات مرة واحدة وتُخزَّن مؤقتًا باستخدام @lru_cache:

from functools import lru_cache

@lru_cache()
def get_settings() -> Settings:
    return Settings()

لماذا @lru_cache؟ لا تتغير متغيرات البيئة أثناء وقت التشغيل. تحليل الإعدادات والتحقق منها مع كل طلب يهدر دورات المعالج. يضمن التخزين المؤقت تحليل الإعدادات مرة واحدة فقط.

الاستخدام في الكود

from aurorasoc.config import get_settings

settings = get_settings()

# Access subsystem config
redis_host = settings.redis.host
llm_model = settings.llm.model
pg_url = settings.postgres.async_url

ملف البيئة

للتطوير المحلي، أنشئ ملف .env:

AURORA_LLM_API_KEY=sk-your-openai-key
AURORA_LLM_MODEL=gpt-4o
AURORA_PG_HOST=localhost
AURORA_PG_PASSWORD=aurora
AURORA_REDIS_HOST=localhost
AURORA_NATS_URL=nats://localhost:4222
AURORA_MQTT_HOST=localhost
AURORA_QDRANT_HOST=localhost
AURORA_JWT_SECRET=your-32-char-secret-here-change-me

Docker Compose Override

في docker-compose.dev.yml، يتم تعيين متغيرات البيئة مباشرةً لكل خدمة. يُستخدم ملف .env للتطوير المحلي (خارج Docker).