🎯 今日目標

回顧這 30 天的歷程，整理出從構想到實作、從工具到整合的完整成果，並反思後續可以優化與持續發展的方向。

1️⃣ 問題場景

資安威脅快速演化，人工追蹤與人工判斷已無法即時反應。
為了解決「資訊量太大」、「威脅更新太快」、「人工回應太慢」的痛點，
這 30 天我們以模組化思維，逐步構建出一套能自動收集、分析與警示的安全情報系統。

2️⃣ 模組定位

30 天的模組逐步成形：

• 情資收集面：CVE、CISA KEV、RSS、Shodan、OTX 等自動同步
• 資料清洗與儲存：自動去重、格式統一、存入 Google Sheets 或 DB
• AI 判斷層：透過 OpenAI 模型自動摘要、風險分級、提供行動建議
• 監控模組：主動掃描、SSL 憑證檢查、郵件標頭分析、網站安全評分追蹤
• 通知與回報：Discord / Email / Google Sheets 雙向整合，支援即時告警
• 合規層：主動掃描皆附「需經授權」警語，確保行為符合法規要求

3️⃣ 技術實作

整體流程以 n8n 為核心自動化平台：

• 自動化工作流：將被動情報（RSS、KEV）與主動監控（Shodan、SSL）串聯
• AI 輔助分析：整合 LLM，自動比對弱點嚴重度、生成摘要與應對建議
• 資料匯出與可視化：Google Sheets 作為資料快取與輕量報表介面
• 通知整合：自動產生安全報告並寄送給團隊，確保事件追蹤不遺漏
• 安全控管：所有 API Key 均以 n8n credentials 儲存，防止外洩

4️⃣ 預期收穫

✅ 將過去需要人工查找的安全事件，轉為 每日自動收集與歸納
✅ 利用 AI 協助判斷與摘要，節省 60% 的人工分析時間
✅ 打通情資、監控與通報，形成 完整自動化安全循環
✅ 為後續產品化（POC → 內部工具 → SaaS）打下基礎
✅ 建立起安全作業的「稽核軌跡」與「風險透明度」

🧭 未來方向

• 將儲存層升級至 Elastic / PostgreSQL，支援搜尋與歷史分析
• 強化 AI 模型 Prompt，減少誤報、提升準確度
• 加入報表視覺化 Dashboard（可用 Streamlit / Grafana）
• 對外部掃描建立授權與白名單管理流程
• 評估轉型為輕量化 SOC 自動分析平台

🔚 總結
這次試了26個Workflows，感謝Hugging Face免費空間