SecFusionAgent

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SecFusionAgent：智能体驱动的 AI 安全情报融合与研判系统，是面向 AI 安全知识情报场景的智能体系统项目，对应“中国电子杯”第三届高校 ICT 产教融合创新大赛赛题九《智能体驱动的 AI 安全知识情报系统设计与实现》（奇安信科技集团股份有限公司）。

当前阶段：TD1 的 M1–M3 Data Plane 与 TD2 的 Task/M4/M5/M6/M7 主协议已经进入可执行、可回归阶段；当前工作从“继续搭 runtime”转向比赛目的性收口：M6 QA 产品链、M3 关键富化维度、真实 external Capability、历史 replay 与 substrate acceptance。

技术要求已冻结 M1–M8、C1–C3、风险边界与验收口径。Requirements-SPEC 规定系统需要回答的问题、模块职责与验收口径；01 建立统一的来源、证据、对象、关系与 retrieval 契约，使漏洞数据库、代码与开发平台、论文、厂商技术报告、安全研究、法规标准和互联网资产情报能够进入同一数据语义；02 确定传统 CTI 标准、规则和平台能力的复用范围，并划定 SecFusionAgent 自身承担的 AI 安全语义加工与调查归属；03 将法规、标准和治理框架组织为独立的规范知识，使 requirement、control、applicability 与 runtime policy 能进入查询和执行约束；04 将模型/数据与 Agent/应用层的开放安全问题组织成可追溯证据、风险关系和持续更新的前沿安全洞察；05 单独定义 Incident / News Watch 的突发信号、primary / forensic / authority 来源、事件聚类、时间线、晋升和持续富化语义。Technical Design 1 把这些语义落成 M1–M3 Data Plane、M3→M4 handoff 与 Case / Trajectory / Experience 存储接缝；Technical Design 2 继续定义 M4–M6 的 task routing、query construction、Perception、Investigation State、Agent runtime、Execution Control Plane 与 Decision/QA。

2026-10-08 决赛复查：决赛标准逐项复查。当前 Product 已有真实论文调查和持久研判；历史评测只代表对应部署/样本。下文早期阶段数字与 09-27 review 保留为历史背景，当前达标范围与收尾优先级以日期明确的复查为准。

当前状态与阶段计划

M3→M4 storage/read handoff 已经从文档约束变成 executable gate。当前实现覆盖 NVD Hot Bug 与 durable promotion、证据/canonical knowledge、OSV/GitHub Advisory/CISA KEV 富化、Incident candidate/promotion/timeline、GitHub Repo/Issue/PullRequest/Commit/Release development graph、HTML/PDF/plain managed content、PostgreSQL lexical FTS、pgvector dense state、verbatim evidence-gated semantic extraction、五类 materialized current view、evidence-rich read surface、time-bounded Internet asset observation，以及 Case/Trajectory/Experience 存储接缝。本轮 M1–M3 Review 进一步冻结 enrichment-v1 的 canonical/source-specific/exploratory vocabulary、八类产品数据源 coverage、monitoring latency 与 evidence-aware enrichment P/R contract；canonical CWE relation mapping、统一 applicability evaluator、PoC/EPSS、asset join 与 paper/incident benchmark 仍作为 M3 backlog。OpenAI-compatible model/embedding adapter 已接进 document indexing worker；无模型配置时保持 lexical-only，有配置时继续 dense + semantic。

当前 make verify-m3 结果为：fast gate 119 passed + 6 infrastructure tests skipped by default；real core integration 5/5；S3-compatible ArtifactStore integration 1/1。Data Source 侧已经完成 source lifecycle compatibility 收口：website 的 99/99 concrete source commitment 都有 executable owner，主仓库 63 个 SourceDefinition 全部具有 live-probe owner并同步到真实 PostgreSQL；schedule_policy.enabled 与 source capability 已分离，time_bounded / Hot Bug / Incident 都有显式 downstream owner。上一版 live probe 快照为 41 OK / 10 provider-blocked / 5 transient failures / 1 rate-limited / 7 auth-required；它仅作为时点连通性报告，不作为 M3 验收条件。反爬、网络、限流和凭据问题留到后续 provider hardening。M3 handoff test在真实 PostgreSQL场景继续验证 current projection、relation、EvidenceRef 与 retrieval-ready document state。

这些剩余项不会阻塞 M4–M6 Technical Review：MinIO-specific 本地部署仍需用户 review，但 S3-compatible storage contract已真实验证；当前环境没有模型端点/凭据，因此 live semantic+dense provider E2E未执行；当前 target package probe没有找到 OSV GIT fixed live sample用于 deterministic fix-boundary E2E；Incident primary/forensic follow-up与 on-chain telemetry仍可继续扩源。Query construction、exact/structured/lexical/dense/graph/external routing、Perception、Investigation State、Skill、Capability/Budget/Sandbox Runtime 与 Decision/QA 已进入 Technical Design 2；fusion/rerank、具体模型、数值 budget、sandbox provider 与 Multi-Agent 收益继续由 probe/benchmark 决定。

Technical Design 主链由四层连续 ownership 组成：Technical Design 1冻结 M1–M3 Data Plane 与 M3→M4 handoff；Technical Design 2承接 M4–M6 Investigation / Perception / Retrieval / Reasoning Runtime，并固定 M7 replay 与 M8 telemetry 接缝；Technical Design 2A补齐 Product API、Application Use Case、Read Model、HTTP/SSE 与前端状态边界；Technical Design 3在系统真实运行形态上继续冻结 WorldSnapshot / historical read、ModelRequest / ModelAttempt、BenchmarkRun、M6 QA evaluation、regression 与 competition reporting。TD3 不重写正在执行的 M3 enrichment scorer，而是把现有 metric 接入统一 measurement plane。

Website：jiale-li-orion.github.io/SecFusionAgent

架构图：Technical Design 1 · M1–M3 数据平面 · Technical Design 2 · M4–M6 调查与执行平面

文件索引

文件	内容
Requirements-SPEC	需求基线：拆解依据、模块分层（M1–M8、C1–C3）、评测口径与命题标准映射
01-Data-Sources-and-Processing	数据源处理基线：来源权威归属、持久化与索引策略，以及四类 AI 安全风险的数据源补充边界
02-CTI-Baseline-Reuse-and-Ownership	技术设计准备：现有 CTI 工作流、规则复用、LLM 自动化边界与 SecFusionAgent 归属划分
03-Normative-Knowledge-and-Policy	技术标准与政策法规：规范知识、适用性、控制项映射、运行时策略与官方来源监测
04-AI-Model-Data-and-Agent-Application-Security	模型、数据与 Agent 应用安全：风险分类体系、可追溯文献与厂商案例、前沿安全情报监测、Agent 安全控制面预备设计
05-Incident-News-Intelligence	Incident / News Watch：突发信号、primary / forensic 来源、事件聚类、时间线、晋升与后续富化数据源
Technical Design 1 · EN	技术设计 1：Bug Stream / Incident Watch / Insight Corpus 的热 / 温 / 持久生命周期、技术栈、M1/M2/M3 处理路径、M3→M4 handoff，以及 Case / Trajectory / Experience 调查经验演化接缝
Technical Design 2 · EN	技术设计 2：M4–M6 Task Routing、Perception、Investigation State、Skill、Capability / Budget / Sandbox Runtime、Decision / QA，以及 M7/M8 的 replay 与 telemetry 接缝
Technical Design 2A	Application Backend / Product Interface：基于当前实现冻结 Product API、Use Case、DTO/Read Model、Workbench/Product/A2A 分轨、HTTP/SSE、错误、幂等、健康检查与前端状态 ownership
Technical Design 3	Measurement / Model Execution / Evaluation：WorldSnapshot 与 historical read、PromptAssembly/ModelAttempt 持久化、模型 usage/budget 结算、BenchmarkSuite/Run、M6 QA 与 Agent/Security benchmark、DeploymentRevision、regression 和 competition report
产品账户、会话与个性化	注册/登录、账户隔离、关注推荐及真实会话恢复；2026-10-08 实现契约
决赛标准复查	逐项对照赛题第七节 2.2；区分历史评测与当前 Product 交付缺口
Implementation Review 2026-09-27	TD1/TD2→代码一致性复验、赛题评分目的性复验、当前接口与剩余交付缺口
赛题九原文	赛题 PDF 的文字整理稿，章节编号与评分项照原文