导语：LogonTracer 由日本 JPCERT/CC 开发，通过将 Windows 登录事件日志以图形化方式呈现，帮助安全人员快速定位异常登录行为和潜在威胁账户。

工具背景

LogonTracer 是一款专注于 Windows Active Directory 事件日志可视化的开源安全工具，由 JPCERT 协调中心（JPCERT/CC）开发维护。它通过关联登录事件中的主机名、IP 地址和账户名，将枯燥的 EVTX 日志转化为直观的交互式关系图谱，让恶意登录行为无所遁形。

v2.0 版本集成了 OpenAI GPT 模型驱动的 AI 分析引擎，可自动完成威胁检测、MITRE ATT&CK 战术映射，并能将分析结果转化为可部署的 Sigma 检测规则。

核心能力

截图展示

系统要求

| 项目 | 要求 | |——|——| | Python | 3.9+（推荐 3.12） | | 数据库 | Neo4j 5.x（Community 或 Enterprise） | | AI 功能 | OpenAI API Key（可选） | | 依赖 | Flask / Neo4j Python Driver / scikit-learn / pySigma 等 | | 部署方式 | 源码安装 / Docker / Docker Compose |

安装示例：

git clone https://github.com/JPCERTCC/LogonTracer.git
cd LogonTracer
pip3 install -r requirements.txt
配置 Neo4j 连接信息 vi config/config.yml
python3 logontracer.py --run
访问 http://localhost:8080

Docker 部署：

docker run 
  --detach 
  --publish=7474:7474 --publish=7687:7687 --publish=8080:8080 
  -e LTHOSTNAME= 
  jpcertcc/docker-logontracer