🎯 今日目標

將收集到的安全新聞與漏洞情資，持久化儲存到資料庫 或 快取到記憶體，讓安全助手可以支援更進階的應用，例如歷史查詢、關聯分析、快速比對。

1️⃣ 問題場景

• 現在的系統主要依靠 Google Sheets / 報表，缺乏靈活查詢能力。

• 需要 長期保存（半年、一年以上）的安全資料，供趨勢分析或稽核。

• 需要 快速查詢，例如：

  • 「這個 CVE 曾經出現過嗎？」
  • 「過去一週 RSS 提到最多的關鍵字是什麼？」

2️⃣ 模組定位

• 輸入：模組 1–4 的輸出資料（RSS、漏洞、通知、報表）。

• 處理：

  • 標準化存放結構（欄位設計：來源、標題、日期、風險等級）。
  • 設定索引或快取，以利快速查詢。

• 輸出：

  • Database（長期保存，可供查詢與分析）。
  • Memory Storage（快取近期資料，加速比對與查詢）。

3️⃣ 技術實作

資料存放選項
n8n 可串接的資料庫 & 使用情境

傳統關聯式資料庫 (RDBMS)
這些通常用來存結構化資料，例如情資 feed、CVE、帳號資訊。

• SQLite
  • ✅ 輕量，單檔案
  • 🚀 使用情境：PoC、本地測試、單人專案
• PostgreSQL
  • ✅ 官方推薦，穩定且可擴充
  • 🚀 使用情境：正式情資庫、加上 pgvector 做 AI 記憶體
    在本地架設
    

NoSQL / 文件型資料庫
適合存非結構化或半結構化資料（JSON 格式、原始情資）。

• MongoDB
  • ✅ JSON-native
  • 🚀 使用情境：存 IOC (IP, Hash, Domain) 原始 feed、RSS 原始內容

向量資料庫 (Vector DB)
AI 記憶體 & 語意檢索專用。

• Pinecone

  • ✅ 雲端，免維護
  • 🚀 使用情境：AI 助手「對話記憶」、語意檢索漏洞描述

• Weaviate

  • ✅ 有 GraphQL / REST
  • 🚀 使用情境：語意查詢安全新聞 / CVE

• Qdrant

  • ✅ 輕量自架，Docker 即可
  • 🚀 使用情境：PoC / 個人 AI 助手記憶體

• Milvus

  • ✅ 大型向量庫，擴充性強
  • 🚀 使用情境：大型情資平台 / SOC 知識庫

快取 / 即時處理

適合暫存、統計或加速查詢。

• Redis

  • ✅ Key-Value 快取
  • 🚀 使用情境：暫存情資比對結果、即時告警佇列
    使用upstash SaaS服務
    

4️⃣ 預期收穫

• 歷史查詢：快速找到某個漏洞或新聞的出現紀錄。
• 分析基礎：為後續關聯分析（ex: IOC 抽取、攻擊趨勢）打好基礎。
• 高效能：Memory 快取加速最近 7 天的查詢，Database 保證長期存檔。
• 可擴充性：未來可接 ElasticSearch / SIEM，做更高階的搜尋與可視化。

要不要我幫你把 Day 13：模組六 — Python 自動分析 (IOC 抽取 / 關鍵字比對) 接在資料庫之後？這樣就能用資料庫當基礎，開始做「分析型模組」。