SecFlow Knowledge Security Assistant

面向 AI 安全攻防、漏洞知识库与安全研发场景的轻量级 LangGraph 知识库安全助手

作者：ShenSiQi
许可证：SecFlow Source-Available Commercial Non-Redistribution License
说明：本仓库源码公开用于审阅、学习和评估，但不是 OSI 意义上的开源许可证；未经书面商业授权，不允许再分发、转售、SaaS 包装或商用交付。

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v1.3.3 跨平台 7 天试用版

当前主客户端为 Tauri 2 + React/TypeScript + Python LangGraph sidecar。v1.3.3 同时提供 Windows x86_64、macOS Apple Silicon 和 macOS Intel 安装包，试用期从首次成功启动起连续计算 7 天：

平台	7 天试用版	适用设备
Windows x86_64	下载安装程序	Windows 10/11 64 位
macOS arm64	下载 DMG	Apple Silicon Mac
macOS x86_64	下载 DMG	Intel Mac

正式版与试用版使用不同应用标识和本地端口，可以并存。GitHub Release 仅提供 7 天试用版；无限期正式版不上传公开仓库。Windows 试用版已在 Parallels Desktop 的 Windows 11 中完成安装、首次引导、健康检查、双 Worker 和父进程退出验收。完整变更见 v1.3.3 发行说明，安装包校验值见 SHA-256 清单。

功能演示

首次配置	工作区、漏洞情报与漏洞库	Agent、Skills 与 MCP

源码架构

详细边界见 架构文档、产品功能文档 与 API 接口文档。机器可读 OpenAPI 位于 docs/openapi.json。

历史 macOS 双架构试用版

第三阶段主客户端已迁移到 desktop/SecFlowTauri，采用 Tauri 2 + React/TypeScript + Python LangGraph sidecar。下面的 v1.2.0 SwiftUI 试用包继续保留作为已发布兼容版本；第三阶段架构、真实 21st.dev 收藏映射、ZCode 能力取舍和构建验证见 docs/TAURI_PHASE3.md。

macOS 智能体模块已经从 SecFlow AI 平台中独立发布，源码与构建入口均位于本仓库 main 分支。版本 v1.2.0 提供 Apple Silicon 和 Intel Mac 两个三天试用包，首次启动后连续可用 72 小时：

平台	下载	适用设备
Apple Silicon arm64	SecFlow-Trial-3Days-macOS-arm64.zip	M1 / M2 / M3 / M4 系列 Mac
Intel x86_64	SecFlow-Trial-3Days-macOS-x86_64.zip	Intel Mac，也可在 Rosetta 下运行

客户端最低支持 macOS 14。发布包采用 ad-hoc 签名，未经过 Apple Developer ID 公证；在其他 Mac 首次打开时，可能需要在 Finder 中右键选择“打开”。完整校验值、变更记录和许可证说明见 GitHub Release。

独立模块边界

模块	目录	内容
macOS 前端	macos/SecFlowMac/Sources/SecFlowMac	SwiftUI 登录、总览、智能问答、资讯、知识图谱、漏洞库、报告和设置界面
第三阶段桌面前端	desktop/SecFlowTauri	Tauri 2 + React/TypeScript，覆盖智能问答、项目任务、情报、归档、设置和报告确认
智能体后端	app/	FastAPI API、LangGraph 编排、长期记忆、情报查询、依赖分析、代码审计和报告生成
静态分析规则	config/semgrep/	Java、Python、Go、C/C++、Rust、Solidity 离线规则
桌面打包	scripts/build_tauri_macos.sh、scripts/build_tauri_macos_trial.sh	内嵌后端、Semgrep、Tree-sitter 语法模块、许可证、完整性校验与签名验证

试用状态在后端统一校验，界面倒计时不是授权依据。到期、检测到系统时间回拨或状态损坏后，原生界面会锁定，核心 /api 请求返回 403。状态使用加密文件与 macOS Keychain 双副本保存；离线限时无法做到绝对不可破解，但删除单一副本或普通卸载重装不会重置试用期。

项目定位

SecFlow Knowledge Security Assistant 是从 SecFlow AI 平台中抽取出的精简版知识库安全助手。它使用 LangGraph 组织安全问答流程，通过 FastAPI 提供后端服务，通过轻量前端完成漏洞情报采集配置，并支持长期记忆、跨会话上下文召回、中文结构化漏洞卡片、版本事实约束、客户可见信息脱敏和 OpenAI-compatible LLM 调用诊断。

独立智能问答服务

当前源码将智能问答进一步拆成可独立启动的 FastAPI 应用。该入口只暴露问答、SSE 流式输出、LangGraph 图定义、组件/SBOM/报告 Interrupt、助手制品与会话归档接口，不加载扫描任务、订阅或管理页面路由：

.venv/bin/uvicorn app.assistant_app:app \
  --host 127.0.0.1 \
  --port 18082

启动后访问 http://127.0.0.1:18082/docs 查看独立 OpenAPI。完整客户端继续使用 uvicorn app.main:app，现有 API 保持兼容。

独立层	路径	职责
应用入口	app/assistant_app.py	独立 FastAPI 生命周期、健康检查和 OpenAPI
API 路由	app/api/routes/assistant.py	问答、SSE、Interrupt、制品和会话接口
Agent 服务	app/agent/assistant_service.py	Multi-Agent 问答调用、流式分片和 Interrupt 恢复协议
Supervisor	app/langgraph/multi_agent_graph.py	专业 Agent 规划、显式 handoff、结果聚合和隔离策略
能力子图	app/langgraph/assistant_graph.py	检索、组件/SBOM/报告子图、LLM 与记忆编排
MCP	app/mcp/	独立代码扫描 SSE、结构化 JSON 翻译、组件、SBOM、图表、Markdown、Word、PDF 工具

独立部署说明、接口清单和验证命令见 智能问答独立模块文档。

默认情况下，它只用本地加密状态文件运行：采集配置与漏洞情报保存在 data/state.json，每个 user_id 的问答历史和压缩摘要保存在 data/memory.json。模型层支持 Chat Completions，并内置 Sub2API Responses API 配置：gpt-5.6-sol、xhigh 推理强度和 store: false。

它适合用于：

• AI 安全问答原型验证
• CVE / GHSA 漏洞知识库采集配置演示
• LangGraph 安全 Agent 工作流学习
• 安全研发平台的知识库助手雏形
• 内部安全工具 PoC 与轻量部署

核心特性

能力	说明
LangGraph 安全问答	按 分类 -> 记忆召回 -> 条件检索 -> 模型回答 -> 记忆持久化 组织节点流程
Multi-Agent Supervisor	在 Project Context、Code Scan、Component、SBOM、Intelligence、Report 和 Conversation Agent 间执行最小权限 handoff，并由 Result Aggregator 统一输出
独立问答服务	可单独启动 app.assistant_app:app，不携带扫描任务、订阅和平台管理路由
工作区任务智能体	在 macOS 客户端选择项目目录后，自动识别 Java、Python、Go、C、C++、C#、Rust、Solidity，并路由到各语言专属 Semgrep 与 Tree-sitter AST/CFG/DFG 节点
状态一致性门禁	历史扫描心跳在节点完成后自动折叠；只有结果、计划步骤和完成事件同时终态时才开放报告生成
CVE 采集配置	支持 NVD API URL、API Key、严重等级、集合名、最大采集量等配置
GitHub Advisory 配置	支持 GitHub Advisory API、Token、生态过滤、严重等级、集合名等配置
本地知识库	使用加密 SQLite catalog 存储聚合漏洞记录；标题和描述在入库前批量翻译为简体中文，同时保留上游原文用于审计和英文输出
长期记忆	按 user_id 本地持久化问答和项目提交，自动压缩摘要、重要性评分和跨会话召回
情报查询与富化	查询本地情报库并并发补充 NVD、GitHub Advisory、OSV，按别名归并、入库前翻译后写回本地；中文查询直接复用已存译文
信息咨询	聚合 FreeBuf、阿里先知、腾讯安全、腾讯玄武、CISA、Microsoft、Cisco Talos、PortSwigger 和 SANS ISC 等无需密钥且可直连的公开端点，支持缓存、去重、分类、搜索和来源订阅
订阅管理	macOS 设置页提供当前订阅、月/季/年套餐、支付方式、用量与订单记录；后端提供服务端定价、幂等订单、签名回调和取消续费接口
知识图谱	从 CVE/GHSA、CWE、组件、影响版本和修复版本生成可交互节点与关系
LLM 适配	支持 OpenAI-compatible Chat Completions 与 Responses API；macOS 设置页内置 Sub2API / GPT-5.6 Sol
智能路由	CVE / GHSA 编号问题优先走漏洞 RAG；带年份的漏洞/CVE/高危/最新问题会先查本地 RAG 并调用 CVE 接口补充最新记录
中文卡片子节点	独立 LangGraph 节点将漏洞事实整理为中文卡片，固定输出编号、名称、描述、CVSS、严重等级、涉及版本、修复版本、修复方案、缓释措施和代码片段
版本事实保护	通配符不会被解释为“所有版本”；修复版本只接受结构化事实，缺失时明确显示“未明确”
情报链路保护	问答响应不返回来源名称、来源 URL、内部集合名、检索链路或参考链接，历史记忆同样保存脱敏后的结果
中文严重等级	严重、高危、中危、低危分别使用红、黄、绿、蓝状态标签展示
前端控制台	单页静态前端，支持问答、采集配置、测试连接、执行采集、查看 Trace
macOS 客户端	原生 SwiftUI 客户端，按安全智脑设计稿提供总览、问答、情报采集、知识图谱、漏洞库与查询源配置
采集器子图	按 配置校验 -> 拉取 -> 规范化去重 -> 持久化 -> 结果汇总 独立编排，供手动采集与问答补采复用
密钥脱敏	API 响应中自动隐藏 NVD API Key 与 GitHub Token
凭证启用门禁	CVE API Key 或 GitHub Token 必须先填写并保存，随后才允许测试连接或采集
低依赖部署	未配置数据库或 LLM 时自动退化为 JSON 记忆与本地专家建议

架构设计

flowchart LR
  UI["Web UI<br/>静态前端"] --> API["FastAPI<br/>REST API"]
  API --> SUPERVISOR["LangGraph<br/>Multi-Agent Supervisor"]
  SUPERVISOR --> GRAPH["Conversation / Intelligence<br/>Capability Agents"]
  SUPERVISOR --> TASK["Code Scan Agent<br/>Workspace Task Graph"]
  API --> COLLECTOR["Collector Service<br/>CVE / GitHub Advisory"]
  MAC["macOS Client<br/>SwiftUI"] --> API
  COLLECTOR --> CGRAPH["Collector Subgraph<br/>校验 / 拉取 / 去重 / 持久化"]
  GRAPH --> MEMORY["Long-term Memory<br/>PostgreSQL / JSON"]
  GRAPH --> SEARCH["Local-first Query<br/>本地检索 / 外部补充"]
  SEARCH --> KGRAPH["Knowledge Graph<br/>CVE / CWE / 组件 / 修复"]
  GRAPH --> LLM["LLM Adapter<br/>Chat Completions / Responses"]
  GRAPH --> TRANS["Translation Node<br/>中文结构化卡片"]
  TASK --> ADAPT["Project Scan Subgraph<br/>画像 / 证据融合 / 有界 Overlay"]
  ADAPT --> ROUTER["Language Router<br/>Java / Python / Go / C / C++ / C# / Rust / Solidity"]
  ROUTER --> STATIC["Frozen Static Rules<br/>Semgrep"]
  ROUTER --> SEMANTIC["Semantic Engine<br/>AST / CFG / DFG / Taint"]
  STATIC --> FUSION["Evidence Fusion<br/>主告警 / 复核候选 / 解析缺口"]
  SEMANTIC --> FUSION
  FUSION --> OVERLAY["Project-only Overlay<br/>最多 3 轮沙箱重扫"]
  TRANS --> PRIVACY["Public Payload Guard<br/>情报链路脱敏"]
  GRAPH --> LIVE["Live Fetch<br/>缺失漏洞实时采集"]
  COLLECTOR --> NVD["NVD CVE API"]
  COLLECTOR --> GHSA["GitHub Advisory API"]
  SEARCH --> STORE["data/state.json<br/>本地知识库"]
  LIVE --> STORE
  COLLECTOR --> STORE
  MEMORY --> LOCALMEM["data/memory.json<br/>按 user_id 本地摘要"]

LangGraph 节点

classify_query
  -> load_memory_context
    -> query_intelligence       # 本地情报优先，并发查询外部接口后写回
      -> enrich_knowledge_graph # 关联 CVE/GHSA、CWE、组件与修复版本
        -> call_llm
          -> translate_vulnerability_card
            -> compose_answer
              -> persist_memory      # 情报库已有入库译文时直接输出
              -> translation_agent   # 非情报回答/目标非中文时处理最终 JSON
                -> persist_memory

节点	作用
classify_query	判断用户问题属于 CVE / GHSA 查询、年份漏洞查询、供应链安全、合规或通用安全知识
load_memory_context	读取用户长期记忆，完成历史召回、摘要压缩和上下文拼接
query_intelligence	本地优先查询 CVE / GHSA，并发补充外部结果、别名归并和本地写回
enrich_knowledge_graph	生成漏洞、公告、CWE、组件、影响范围和修复版本之间的图关系
call_llm	调用 OpenAI-compatible 模型，并返回真实错误诊断
translate_vulnerability_card	将漏洞事实和分析结果翻译整理为严格中文字段，并校验涉及版本与修复版本不被模型改写或猜测
compose_answer	汇总检索结果、模型输出、执行 Trace 与置信度，返回结构化答案
translation_agent	仅在回答未复用情报库入库译文或目标语言非简体中文时，调用 Translation MCP 翻译用户可见 JSON；代码、路径、版本、URL、漏洞编号和哈希保持原值
persist_memory	将脱敏后的本轮问答写入长期记忆，并更新用户画像摘要

工作区任务执行图

macOS 客户端将任务执行直接集成在智能问答页面中。用户可通过输入框旁的文件夹入口选择或拖入项目目录与代码文件；拖入代码文件时使用其所在目录作为工作区，再将输入内容作为任务目标提交。左侧“项目”同时管理扫描项目和“智能问答”历史对话；对话切换后会恢复完整问答，右键可归档、恢复或在确认后永久删除。扫描任务同样支持归档、恢复和对终态任务二次确认后永久删除。执行计划、语言规则、AST/CFG/DFG/污点指标与风险结果会作为智能体回复显示在当前对话流中。任务只读取用户明确选择的工作区；普通上传会生成完整的受支持生产源码与依赖清单，再进入项目自适应扫描子图：

普通问答同样以 Security Agent 形式展示：后端通过 SSE 推送真实 LangGraph trace；漏洞情报在写入 catalog 前已批量翻译，中文情报问答直接复用已存译文，其他回答再交给 Translation Agent 与 Translation MCP，最后以无损分片返回目标语言正文。客户端显示可展开时间线、高层 Thinking、默认折叠的 Tool Call 与 Sources、Skeleton 和流式正文；信息中心咨询默认折叠思考过程，仍允许用户手动展开。供应商 reasoning/thinking 字段不会传输。安全回答按已有事实选择摘要、影响、利用条件、风险、修复和来源章节，不输出空模板，也不展示私有推理、内部接口或攻击性 PoC。

inspect_workspace
  -> detect_languages
    -> plan_task
      -> project_scan_subgraph
        -> scan_dependencies
          -> SBOM Agent / identify_project_licenses (license-only capability)
            -> profile_project
            -> dispatch_language
              -> scan_java | scan_python | scan_go | scan_c | scan_cpp | scan_csharp | scan_rust | scan_solidity
                -> fuse_analysis_evidence
                  -> synthesize_project_overlay
                    -> rescan_project_overlay (最多 3 轮，证据不足则跳过)
                      -> verify_results
                        -> compose_result

项目语言	Semgrep 规则	语义分析
Java	java-security.yml	Tree-sitter AST/CFG/DFG + 跨方法传播
Python	python-security.yml	Tree-sitter AST/CFG/DFG
Go	go-security.yml、go-security-recall.yml	Tree-sitter AST/CFG/DFG + Go 语义增强
C / C++	c-cpp-security.yml	Tree-sitter AST/CFG/DFG + 宏/条件编译候选树 + C++/CUDA grammar fallback
Rust	rust-security.yml	Tree-sitter AST/CFG/DFG
Solidity	solidity-security.yml	Tree-sitter AST/CFG/DFG

提交项目时会把项目名称、任务编号、目标和会话写入当前 user_id 的长期记忆。许可识别显式交接给 SBOM Agent，并使用只允许 identify_project_licenses 的能力令牌；Code Scan Agent 的令牌只允许 scan_language。两者均通过动态 loopback SSE 子进程返回带 PID、耗时和输入/输出 SHA-256 的结构化结果。SBOM 操作还会保存用户隔离的结果快照，因此“存在哪些漏洞”等追问可只读恢复结果且不会消费原下载确认。报告先将扫描事实固化为 canonical JSON 和 SARIF 2.1.0，再由 Mermaid MCP 按 thread flow 完整生成源码及 JPEG；HTML、DOCX 与 PDF 从同一 JSON 嵌入哈希一致的图片，渲染失败不会退回原始 state 或关系 JSON。全部格式归档同时保留 canonical JSON 与 SARIF JSON。

500 项目评测和其他 evaluation-* 任务强制使用 frozen_evaluation：不调用模型、不应用 Overlay、不把密封标签放入提示词，并保留原有 300 文件、500 KB 单文件、6 MB 总读取量、Semgrep 超时和 Java 18 秒保护配置。项目上传自适应结果与可复现评测、真值集、失败归因和回归门禁保持隔离。

任务过程支持持久队列、实时事件、停止、失败或中断后重试。FastAPI 只负责入队和状态控制，独立 Python Worker 通过 SQLite 租约与心跳运行 LangGraph；Worker 崩溃后自动重启并在租约过期后恢复，最多三次。归档只调整任务记录分组，不删除已生成报告；永久删除只允许终态任务，并从加密任务、事件和队列中级联移除对应记录。扫描器不跟随符号链接，排除测试、依赖缓存和构建产物目录。普通上传不再应用文件数量、单文件大小、总读取量和 18 秒 Java 跨方法保护上限，但始终支持用户取消；冻结评测继续使用原有限制以保持指标可比。当前执行器是只读的安全审计智能体，不运行任意项目命令，也不直接修改工作区源码。

目录结构

.
├── app
│   ├── agent
│   │   ├── assistant_intent.py      # LLM 语义能力规划、日期与筛选校验
│   │   ├── project_adaptive_scan.py # 上传项目画像、证据融合、受限 Overlay 与提示词
│   │   ├── task_agent.py            # 工作区任务图、语言路由、取消与恢复
│   │   ├── task_store.py            # 加密任务、追加事件、持久队列与租约
│   │   └── task_worker.py           # 独立 Worker、心跳、恢复与进程监管
│   ├── api
│   │   └── routes
│   │       └── application.py       # FastAPI 应用、中间件与 API 路由
│   ├── langgraph
│   │   ├── assistant_graph.py       # 智能问答主图
│   │   ├── collector_graph.py       # 漏洞采集子图
│   │   ├── component_catalog_graph.py # 时间范围组件漏洞目录与 Excel interrupt
│   │   ├── component_query_graph.py # 组件查询子图
│   │   ├── report_graph.py          # 报告与 interrupt 子图
│   │   └── sbom_graph.py            # 项目 SBOM、漏洞匹配与三阶段 interrupt
│   ├── mcp
│   │   ├── code_scan.py            # 独立代码扫描 MCP SSE Server
│   │   ├── code_scan_client.py     # SSE 子进程生命周期、取消与审计
│   │   ├── component_query.py       # Excel 与 D3 Sankey MCP
│   │   ├── translation.py           # 结构化 JSON Translation MCP
│   │   ├── report_charts.py         # 报告图表 MCP
│   │   ├── report_sarif.py          # SARIF 2.1.0 污点路径 MCP
│   │   ├── report_mermaid.py        # Mermaid 报告图 MCP
│   │   ├── report_markdown.py       # Markdown 报告 MCP
│   │   ├── report_word.py           # Word DOCX 报告 MCP
│   │   ├── report_pdf.py            # PDF 报告 MCP
│   │   └── sbom.py                  # SBOM Excel MCP 与制品存储
│   ├── sbom.py            # CycloneDX JSON 与组件漏洞匹配
│   ├── collectors.py      # CVE / GitHub Advisory 采集、测试、配置保存
│   ├── llm.py             # Chat Completions / Responses LLM 适配与诊断
│   ├── intelligence.py    # 本地优先查询、多源归并和知识图谱富化
│   ├── memory.py          # 按 user_id 本地 JSON 长期记忆服务
│   ├── models.py          # Pydantic 请求与响应模型
│   ├── privacy.py         # 客户可见问答脱敏与中文严重等级
│   ├── storage.py         # 本地 JSON 状态存储与密钥脱敏
│   ├── main.py            # 旧 FastAPI 导入路径兼容别名
│   ├── graph.py           # 旧主图导入路径兼容别名
│   └── static
│       ├── index.html     # 前端页面
│       ├── app.css        # 前端样式
│       └── app.js         # 前端交互逻辑
├── scripts
│   ├── smoke.sh           # 最小可用性测试
│   └── build_macos_app.sh # 构建并签名 SecFlow.app
├── macos
│   └── SecFlowMac         # 原生 SwiftUI macOS 客户端
├── tests
│   └── test_privacy.py    # 来源保护、版本事实和严重等级测试
├── Dockerfile             # 容器镜像构建
├── docker-compose.yml     # 单服务部署示例
├── requirements.txt       # Python 依赖
├── LICENSE                # 商业不可再分发源码许可证
└── README.md

快速开始

方式一：本地 Python 启动

git clone https://github.com/FuNianTongXue/secflow-knowledge-security-assistant.git
cd secflow-knowledge-security-assistant

python -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt

uvicorn app.api.routes.application:app --reload --host 0.0.0.0 --port 18081

访问：

http://127.0.0.1:18081

方式二：Docker Compose 启动

git clone https://github.com/FuNianTongXue/secflow-knowledge-security-assistant.git
cd secflow-knowledge-security-assistant

docker compose up -d --build

访问：

http://127.0.0.1:18081

停止服务：

docker compose down

方式三：生产环境 Uvicorn

SECFLOW_DATA_DIR=/opt/secflow-knowledge/data \
uvicorn app.api.routes.application:app --host 0.0.0.0 --port 18081 --workers 2

建议在生产环境前面增加 Nginx / Caddy / Ingress，并将 data/ 挂载为持久化目录。

方式四：macOS 原生智能体客户端

当前 Tauri 2 正式版与 7 天试用版分别使用以下命令构建：

bash scripts/build_tauri_macos.sh
bash scripts/build_tauri_macos_trial.sh

试用版使用独立 Bundle ID、本地端口、数据目录和 Keychain 服务；首次启动开始连续计算 168 小时。试用状态被修改、时间回拨或包内后端完整性校验失败时，应用会安全地停止核心功能或拒绝启动，不会破坏应用文件和用户数据。

开发运行可连接单独启动的后端：

SECFLOW_SERVER_URL=http://127.0.0.1:18081 swift run --package-path macos/SecFlowMac

构建包含本地后端、可直接打开的独立应用包：

.venv/bin/python -m pip install -r requirements-macos.txt
bash scripts/build_macos_app.sh
open dist/SecFlow.app

构建 Apple Silicon 7 天试用版：

bash scripts/build_macos_trial_app.sh

构建 Intel 7 天试用版时，PYTHON_BIN 必须指向 x86_64 Python 及其依赖环境：

SECFLOW_MACOS_ARCH=x86_64 \
PYTHON_BIN=/path/to/x86_64/venv/bin/python \
bash scripts/build_macos_trial_app.sh

两个产物分别写入 dist-macos-trial/SecFlow-Trial-7Days-macOS-arm64.zip 和 dist-macos-trial/SecFlow-Trial-7Days-macOS-x86_64.zip，互不覆盖。上方 v1.2.0 下载链接仍是已经发布的历史三天试用包；当前源码构建脚本使用独立标识和数据目录生成 7 天试用包，不会重置或覆盖旧试用状态。

客户端最低支持 macOS 14。发布版不连接现有容器服务，应用会管理自己的回环后端，并将全部运行数据写入 ~/Library/Application Support/SecFlow。

macOS 发布包内置离线多语言静态分析 CLI、SecFlow 安全规则和 Tree-sitter AST/CFG/DFG 分析运行库，支持 Java、Python、Go、C、C++、C#、Rust 与 Solidity，客户无需安装扫描工具。Java 路径分析支持跨方法传播；新增语言输出文件内结构化 CFG、赋值级 DFG，并与 Semgrep source→sink taint 路径合并。构建脚本会验证真实 CLI、全部离线规则、八种语法模块和 taint 扫描结果，并随应用保留 LGPL-2.1、MIT 许可证与第三方声明；详见 macOS 构建说明。

Go 项目会在静态规则和 AST/CFG/DFG 扫描前优先解析 go.mod。依赖版本以同模块目录的 go.mod require 为准，go.sum 仅在缺少同目录 go.mod 时作为回退；源码子包 import 会按最长模块前缀归并，当前项目自身模块不会被误报为第三方依赖。

Python 项目会在静态规则和 AST/CFG/DFG 扫描前优先解析 requirements.txt（同时支持 requirements-*.txt 和 requirements/*.txt）。同目录的 pyproject.toml、Pipfile、poetry.lock 和源码 import 只补充 requirements 中未声明的组件，重复组件的版本以 requirements 清单为准。

C# 项目支持 .csproj、Directory.Packages.props、packages.config、packages.lock.json 与 project.assets.json。组件版本优先采用同项目锁文件的 resolved 值，其次使用 PackageReference 的 VersionOverride/Version，最后回退到最近父目录的集中版本定义。

C/C++ 项目从 CMakeLists.txt、conanfile.txt、conanfile.py 和 vcpkg.json 提取组件；扫描预算优先保留翻译单元，再处理头文件。解析器保留原始 Tree-sitter 结果，并仅在原始解析失败时尝试保持坐标的宏/条件编译视图、C++ fallback 和按内容启用的 CUDA grammar。明确的第三方 vendored 源码、文档示例、脚手架模板和生成目录不进入项目生产代码告警口径。

低证明强度的危险 API、Rust unsafe 块等审计线索保留在“待人工复核”，不计入已确认主风险；Go recall 规则仍保留在召回通道，避免通过简单隐藏低置信规则换取表面误报率。

OWASP BenchmarkJava 与高星 Java 项目的性能及误报/漏报评估见 Java 自动化代码审计评估。

100 个随机高星 Go 项目的 OWASP 基线结果、多语言带标签烟测和统计限制见 多语言静态分析与 Go 基线评估。

随机 598 个外部 Go 正例与 598 个反例的冻结资格评测见 Go 外部语料 598×2 资格评测。

资格集揭盲后的召回优先规则与 Go 语义层开发回归见 Go 召回优先优化开发回归。

环境变量

变量	默认值	说明
SECFLOW_DATA_DIR	data	运行态配置和知识库记录存储目录
DATABASE_URL / POSTGRES_DSN	空	PostgreSQL 长期记忆连接串；为空时使用 data/memory.json
SECFLOW_MEMORY_MAX_HISTORY	300	每个用户保留的最大历史问答数
SECFLOW_MEMORY_RECENT_LIMIT	6	注入模型的最近对话条数
SECFLOW_MEMORY_RETRIEVAL_LIMIT	5	跨会话相关记忆召回条数
SECFLOW_MEMORY_CONTEXT_CHARS	3000	注入模型的长期记忆上下文最大字符数
SECFLOW_MEMORY_LOCAL_ONLY	true	强制按用户使用本地 JSON 摘要记忆；设为 false 才允许 PostgreSQL
SECFLOW_LLM_PROVIDER	未设置时按密钥推断	LLM Provider 名称；内置 Sub2API，也支持 DeepSeek、OpenAI、Ollama、vLLM 等
SECFLOW_LLM_ENDPOINT	按 Provider 推断	OpenAI-compatible API Base URL，例如 https://api.deepseek.com/v1
SECFLOW_LLM_MODEL	按 Provider 推断	模型名称；Sub2API 默认为 gpt-5.6-sol
SECFLOW_LLM_API_KEY	空	LLM API Key，也可使用 DEEPSEEK_API_KEY 或 OPENAI_API_KEY
SECFLOW_LLM_MAX_TOKENS	1800	单次回答最大 token 数
SECFLOW_LLM_TEMPERATURE	0.25	模型温度
SECFLOW_LLM_TIMEOUT_MS	60000	模型请求超时时间
SECFLOW_LLM_WIRE_API	Provider 默认值	chat 或 responses；Sub2API 默认为 responses
SECFLOW_LLM_REASONING_EFFORT	Provider 默认值	Responses 推理强度；Sub2API 默认为 xhigh
SECFLOW_LLM_DISABLE_RESPONSE_STORAGE	false	设为 true 时向 Responses API 发送 store: false
SECFLOW_SEMGREP_BIN	应用内 CLI	开发环境覆盖 Semgrep 可执行文件路径
SECFLOW_SEMGREP_RULES	内置规则目录	开发环境覆盖离线多语言规则目录或单个规则文件
SECFLOW_SEMGREP_TIMEOUT_SECONDS	180	冻结评测和兼容调用的单次静态分析总超时；普通项目上传不应用
SECFLOW_SEMGREP_RULE_TIMEOUT_SECONDS	15	冻结评测和兼容调用的单规则单文件超时；普通项目上传使用 0（无限制）
SECFLOW_JAVA_FLOW_MAX_SECONDS	18	冻结评测和兼容调用的 Java 跨方法分析保护上限；普通项目上传不应用
SECFLOW_JAVA_FLOW_MAX_METHODS	50000	冻结评测和兼容调用的 Java 方法数量上限；普通项目上传不应用
SECFLOW_JAVA_FLOW_MAX_ITERATIONS	6	冻结评测和兼容调用的 Java 摘要传播轮数；普通项目上传迭代到语义收敛
SECFLOW_TRIAL_ENABLED	空	打包版内部开关；启用后由后端执行试用限制
SECFLOW_TRIAL_DURATION_HOURS	72	试用时长；当前 Tauri 与兼容版试用构建脚本均固定写入 168（7 天）
SECFLOW_PAYMENT_WEBHOOK_SECRET	空	支付回调 HMAC-SHA256 验签密钥；未配置时回调接口返回不可用
SECFLOW_KEYCHAIN_SERVICE	com.secflow.ai.mac.intelligence	本地加密主密钥使用的 macOS Keychain 服务名

NVD API Key 与 GitHub Token 默认从前端配置页写入本地状态文件，不建议提交到 Git。LLM API Key 建议通过环境变量注入，不要写入源码。

支付订单金额只由服务端套餐目录决定，客户端不提交金额。当前版本尚未内置支付宝、微信支付或银联商户适配器，创建订单会返回 integration_required，不会模拟付款成功；配置支付服务后，应由服务端适配器完成下单，再通过签名回调激活订阅。生产部署还需要将本地 user_id 替换为可信登录身份，并为订单、回调和订阅接口增加服务端鉴权。

使用说明

1. 打开控制台

启动服务后访问：

http://127.0.0.1:18081/ui

页面包含三块核心区域：

• 安全知识问答：输入安全问题，查看长期记忆、模型状态和 LangGraph Trace
• 采集配置：配置 CVE 与 GitHub Advisory 采集源
• 知识记录：查看本地漏洞知识记录

2. 配置 CVE 漏洞库

在 CVE Vulnerability Database 卡片中配置：

• Enabled：是否启用采集
• NVD API URL：默认 https://services.nvd.nist.gov/rest/json/cves/2.0
• NVD API Key：必填；必须保存后才允许测试连接或采集
• Collection：默认 cve
• Severity Filter：如 CRITICAL,HIGH,MEDIUM
• Max Results：单次采集最大数量
• Interval Minutes：计划采集间隔配置项

年份漏洞查询会遵循 NVD API 2.0 的日期区间限制拆分请求，优先读取每个窗口中最新发布的结果，并兼容 NVD 2.0 引用数组与 CVSS v4 严重等级。部分年份请求失败时会保留已成功年份和本地 RAG 结果，不中断最终回答。

3. 配置 GitHub Advisory

在 GitHub Advisory 卡片中配置：

• Enabled：是否启用采集
• API URL：默认 https://api.github.com/advisories
• GitHub Token：必填；必须保存后才允许测试连接或采集
• Collection：默认 github_advisory
• Severity Filter：如 critical,high,medium
• Ecosystem：如 npm、pip、maven，可为空
• Max Results：单次采集最大数量

4. 提问示例

解释 CVE-2021-44228 的影响和修复建议

GHSA-jfh8-c2jp-5v3q 的影响是什么？

2025 年最新的高危 CVE 漏洞有哪些？

今年有哪些值得关注的 CVE 漏洞？

我们应该如何降低软件供应链安全风险？

当问题包含具体漏洞编号时，系统会先核验内部安全知识；事实不足时补充记录，再由中文整理子节点输出固定字段卡片。问答 API 和页面只展示客户需要的漏洞事实与处置建议，不展示情报供应商、来源 URL、内部集合名、检索链路和参考链接。非漏洞类问题不会强行走漏洞检索，会将长期记忆、最近会话和相关历史上下文注入 LLM 后回答；如果 LLM 未配置或接口失败，则返回本地安全专家降级建议。

API 文档

启动服务后可访问：

http://127.0.0.1:18081/docs

常用 API：

Method	Path	说明
GET	/health	健康检查
GET	/api/config	获取采集配置、知识库记录与统计
PATCH	/api/config/{collector_id}	更新采集配置
POST	/api/config/{collector_id}/test	测试采集源连接
POST	/api/collect/{collector_id}	执行采集
GET	/api/vulnerabilities	查看本地漏洞记录
GET	/api/dashboard	获取基于本地情报库的总览统计
GET	/api/intelligence/sources	获取实时查询源与最近采集状态
GET	/api/intelligence/recent	获取当前进程最近查询结果
POST	/api/intelligence/query	本地检索、外部补充、写回并生成图谱
GET	/api/information	获取公开安全资讯，可按关键词、分类和排序筛选
POST	/api/information/refresh	立即刷新已启用的公开资讯来源
PATCH	/api/information/sources/{source_id}	启用或暂停指定资讯来源
POST	/api/knowledge-graph/query	返回富化后的知识图谱节点与边
POST	/api/assistant/questions	调用知识库安全助手
POST	/api/assistant/interrupts/resume	恢复报告或组件目录的人机确认中断
GET	/api/langgraph/assistant	查看智能问答 LangGraph 节点与边定义
GET	/api/agent/tasks/graph	查看工作区任务图与语言扫描节点
POST	/api/agent/tasks	创建只读工作区安全扫描任务
GET	/api/agent/tasks	获取当前用户的持久化任务列表
GET	/api/agent/tasks/{task_id}	获取任务状态、计划与扫描结果
GET	/api/agent/tasks/{task_id}/events	通过 SSE 接收任务执行事件
GET	/api/mcp/tools/code-scan	获取逐语言扫描和项目许可识别 MCP SSE 工具描述
POST	/api/agent/tasks/{task_id}/cancel	停止正在执行的任务
POST	/api/agent/tasks/{task_id}/resume	重试失败、取消或中断的任务
GET	/api/subscriptions/plans	获取服务端套餐目录和可选支付方式
GET	/api/subscriptions/current	获取指定用户的当前订阅状态
GET	/api/subscriptions/usage	获取指定用户的本周期使用记录
GET	/api/subscriptions/orders	获取指定用户的订单记录
POST	/api/subscriptions/checkout	使用套餐编号、支付方式和幂等键创建订单
POST	/api/subscriptions/cancel	取消自动续费，权益保留至当前周期结束
POST	/api/subscriptions/payment-events	接收带 X-SecFlow-Signature 的支付结果回调
GET	/api/langgraph/collectors	查看采集器子图节点与边定义
GET	/api/system/runtime	查看 LLM 与长期记忆运行状态
GET	/api/trial/status	获取配置时长对应的试用状态、首次启动时间、到期时间和剩余秒数
DELETE	/api/memory	清空指定用户长期记忆

采集器 ID：

cve
github_advisory

问答请求示例：

curl -X POST http://127.0.0.1:18081/api/assistant/questions \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{"question":"解释 CVE-2021-44228 的影响和修复建议","top_k":5,"user_id":"default","session_id":"demo"}'

查看运行状态：

curl http://127.0.0.1:18081/api/system/runtime

具体漏洞问答返回 vulnerability_card，字段固定为：

漏洞编号
漏洞名称
漏洞描述
CVSS评分
严重等级
涉及版本
修复版本
修复方案
缓释措施
代码片段

该响应不会包含 sources、来源 URL、参考链接或内部集合名。

验证与测试

安装依赖后执行：

PATH=".venv/bin:$PATH" bash scripts/smoke.sh

成功时输出：

smoke-ok

也可以手动检查：

curl http://127.0.0.1:18081/health
curl http://127.0.0.1:18081/api/langgraph/assistant
curl http://127.0.0.1:18081/api/langgraph/collectors
swift test --package-path macos/SecFlowMac

部署建议

单机部署

适合 PoC、内部演示和轻量使用：

Uvicorn + data/state.json + data/memory.json

优点是依赖少、启动快；缺点是长期记忆并发写入和审计能力有限。

容器部署

适合内部环境统一托管：

Docker Compose + PostgreSQL + 持久化 data volume

docker-compose.yml 会将 ./data 挂载到宿主机保存采集配置、本地漏洞记录和按用户生成的问答摘要。当前默认 SECFLOW_MEMORY_LOCAL_ONLY=true，即使存在 PostgreSQL 连接也不会用于问答记忆。

平台化扩展

如果要接入企业级知识库，可将当前模块扩展为：

FastAPI
  -> LangGraph
  -> Long-term Memory / Vector DB / Graph DB
  -> LLM Gateway
  -> Collector Scheduler

可替换方向：

• data/state.json 替换为 PostgreSQL / SQLite
• 长期记忆表替换为企业统一用户画像或审计库
• 本地检索替换为 Milvus / pgvector
• 采集触发替换为 Celery / APScheduler / Temporal
• 问答生成接入企业 LLM 网关

安全设计

• API 响应会脱敏 api_key 与 token
• 问答响应会移除来源名称、来源 URL、参考链接、内部集合名和检索链路
• 中文卡片节点只允许结构化事实提供涉及版本与修复版本；没有修复版本时返回“未明确”
• CVE API Key 与 GitHub Token 必须先保存，未保存凭证时禁止测试和采集
• data/*.json 默认被 .gitignore 忽略
• 不内置任何真实密钥
• 不默认上传采集数据到第三方服务
• LLM 调用失败会返回真实诊断，但不会回显密钥
• 长期记忆只保存已经过客户可见信息脱敏的问答结果；如需处理敏感数据，建议在网关层继续增加业务脱敏策略
• GitHub 仓库公开不代表允许再分发或商用

2026-07-14 更新

• 新增 LangGraph translate_vulnerability_card 中文整理子节点
• 漏洞卡片固定输出编号、名称、描述、CVSS、中文严重等级、涉及版本、修复版本、修复方案、缓释措施和代码片段
• 新增版本事实保护：忽略通配符版本，不把 * 展示为“所有版本”，不允许模型猜测修复版本
• 新增客户可见信息保护：回答、执行 Trace 和长期记忆不再暴露情报来源、URL、集合名与检索链路
• 新增红 / 黄 / 绿 / 蓝中文严重等级状态组件
• CVE 与 GitHub 漏洞采集增加“先保存凭证，再测试或采集”的启用门禁
• 新增隐私、版本事实和中文严重等级自动化测试

2026-07-21 macOS 智能体独立发布

• 独立提交 SwiftUI macOS 前端和 FastAPI/LangGraph 智能体后端，不依赖 SecFlow AI 平台仓库运行
• 新增总览、智能问答、公开安全资讯、知识图谱、漏洞库、分析报告、用户设置和多语言界面
• 新增 Maven/Gradle 依赖解析、Java 跨方法 AST/CFG/DFG 分析，以及 Python、Go、C/C++、Rust、Solidity 文件内数据流分析
• 发布包内嵌 Semgrep OSS 1.170.0、八种语言离线规则、Tree-sitter 语法模块和第三方许可证
• 本地状态、长期记忆、漏洞目录和报告使用加密存储；macOS 主密钥由 Keychain 管理
• 新增首次启动起连续 72 小时的试用机制、Keychain 双副本、设备/用户绑定和系统时间回拨检测
• 新增 Apple Silicon arm64 与 Intel x86_64 两个可下载版本
• Python 测试、SwiftUI 模型与渲染测试、包内后端试运行、Semgrep 多语言规则烟测和 Mach-O 架构扫描均纳入发布校验

2026-07-22 工作区任务智能体

• 智能问答页面内置工作区任务入口，支持目录选择、持久化任务历史、对话内实时计划、事件、停止与重试，不再切换独立任务页面
• 用户消息头像与个人资料、左下角用户头像实时同步，助手回答和任务卡片统一使用 SecFlow 应用 Logo
• 新增 LangGraph 工作区任务图，按项目语言自动分派七类扫描节点和对应离线规则
• 每个语言节点同时返回 Semgrep 风险与 Tree-sitter AST/CFG/DFG 指标，混合语言项目逐语言执行并统一汇总
• 任务目录启用符号链接隔离、路径边界、文件大小和总读取量限制，任务状态使用本地加密存储

2026-07-29 独立智能问答服务与状态一致性修复

• 新增 app.assistant_app:app 独立入口，仅暴露问答、SSE、LangGraph、Interrupt、助手制品和会话管理 API
• Agent、LangGraph、MCP 与 API 路由按职责拆分，完整应用继续兼容 app.main:app
• 扫描报告增加 report_ready 一致性门禁，任务结果、计划步骤和 task.completed 事件全部终态后才允许生成报告
• macOS 执行记录压缩同节点历史心跳，终态任务不再残留“扫描中”动画或提前显示报告操作
• 新增会话查询、归档、恢复和删除接口，并补充独立部署、架构、产品和 API 文档

2026-07-31 客户端流式性能与任务事件存储

• 任务持久化由整文件加密 JSON 改为 SQLite WAL，任务与事件分表，事件按 sequence 追加读取；首次启动自动迁移旧加密 tasks.json
• 任务 SSE 支持 Last-Event-ID 和 after 断点恢复，macOS 客户端改为快照一次、增量事件和 2/5/10 秒故障退避，不再每 700 ms 拉取完整任务
• 问答正文按 50 ms 合并后提交主线程，trace 批量去重更新；结果和错误发送前强制刷新缓冲
• 新增 AssistantStore 与 AgentTaskStore，将高频问答和任务状态从全局 AppModel 发布范围中隔离
• 本阶段不改变 SwiftUI、FastAPI 或 Python LangGraph 技术边界

2026-08-01 独立任务 Worker 与真实模型流

• SQLite schema v3 新增 task_jobs，通过原子租约、心跳、尝试次数和失败关闭实现可恢复持久任务队列
• FastAPI 控制面不再运行项目扫描线程；macOS/Windows 打包后端使用 --task-worker 启动和监管独立 Python LangGraph Worker
• Worker 异常退出后自动重启，租约过期任务最多恢复三次；排队取消、运行取消、删除级联和报告门禁保持一致
• OpenAI Responses、OpenAI-compatible Chat Completions 与 Anthropic 文本 delta 在图执行期间直接进入问答 SSE；确定性回答保留兼容分片，私有推理字段不传输

路线图

• 增加定时采集调度器
• 增加按 user_id 隔离的本地摘要记忆
• 增加 OpenAI-compatible LLM Provider 适配
• 使用 SQLite WAL 持久化任务与追加式任务事件
• 使用独立 Python Worker、持久租约和心跳执行项目 LangGraph 任务
• 转发模型供应商真实文本 delta，并保留确定性回答兼容流
• 增加向量检索适配层
• 增加采集任务执行日志
• 增加 Docker 镜像发布流程
• 增加更多安全知识源适配器
• 增加中文结构化漏洞卡片子节点
• 增加问答情报链路脱敏
• 增加版本事实保护和中文严重等级

常见问题

这是开源项目吗？

本仓库源码公开可见，但许可证不是 OSI 开源许可证。你可以学习、审阅和评估；未经书面商业授权，不允许再分发、转售、SaaS 包装或商用交付。

必须配置 PostgreSQL 才能使用吗？

不需要。默认强制使用 data/memory.json，按 user_id 隔离历史、事实和压缩摘要。只有显式设置 SECFLOW_MEMORY_LOCAL_ONLY=false 时才会尝试 PostgreSQL。

没有 LLM API Key 能用吗？

可以。CVE / GitHub Advisory 采集、测试和本地知识库检索仍可使用；非漏洞问题会返回本地安全专家降级建议。配置 SECFLOW_LLM_API_KEY、DEEPSEEK_API_KEY 或 OPENAI_API_KEY 后，系统会把长期记忆和上下文注入模型回答。

没有 NVD API Key 能用吗？

实时按编号查询可以不配置 Key，但会受到较严格的公共限流。手动批量采集与连接测试仍要求先保存 NVD API Key。

GitHub Token 会提交到仓库吗？

不会。Token 写入运行态 data/state.json，该文件默认被 .gitignore 忽略。

许可证

本项目采用 SecFlow Source-Available Commercial Non-Redistribution License。

核心限制：

• 允许阅读、学习、评估和内部非生产测试
• 未经授权禁止再分发
• 未经授权禁止商业使用
• 未经授权禁止 SaaS / 托管服务包装
• 不得移除作者、版权与许可证声明

作者

ShenSiQi