在運作之前，可以先試想一下幾個點

1. 想抓甚麼資料
   1. 如何抓
   2. 何時抓
   3. 資料類型是甚麼
2. 如何整理、分類
   1. 主要邏輯是甚麼、需要符合邏輯
   2. 明確的分類列別、不重複
3. 如何記錄
   1. 過程必須記錄方便後續除錯
   2. 收集的資料可以再次使用
4. 如何運用
   1. 寄給誰，甚麼時候寄信

在問AI時需多留意的內容

• 一開始可以先由生成式AI主導架構、後面必須要自行修正內容
• 程式必須依據功能劃分
• 除錯必須明確簡單
• 保留前後錯誤紀錄，以方便AI跑偏之後修正

Demo 模組架構與程式關聯圖

拿我目前在使用的架構來說明，下面會分成六大模組協同運作，各司其職且低耦合：

               ┌────────────────┐
               │   config.py    │ (環境變數、時區、排程開關)
               └───────┬────────┘
                       │ 注入設定
                       ▼
               ┌────────────────┐
               │    main.py     │ ◄─── (流程指揮官 / Orchestrator)
               └───────┬────────┘
         並行調度      │     調用分析與狀態存取
     ┌─────────────────┼─────────────────┐
     ▼                 ▼                 ▼
┌──────────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐
│ fetchers.py  │ │ processor.py │ │   utils.py   │
│ (多來源爬蟲)  │ │ (邏輯分析引擎)│ │ (視覺化/I/O)  │
└──────────────┘ └───────┬──────┘ └───────┬──────┘
                         │ 讀取字典       │ 讀寫狀態
                         ▼                ▼
                 ┌──────────────┐ ┌──────────────┐
                 │ keywords.py  │ │last_seen.json│
                 │ (資安知識庫)  │ │ 　(狀態快照)  │
                 └──────────────┘ └──────────────┘

📂 個別程式用途與運作原理

1. main.py (流程指揮官 / Pipeline Orchestrator)

• 用途：系統主入口，統籌五大執行階段生命週期，掌控錯誤處理與效能調度。
• 運作原理：
• 平行並發抓取 (Concurrent Fetch)：使用 concurrent.futures.ThreadPoolExecutor 同時啟動所有啟用的爬蟲任務，打破過去循序等待的瓶頸，執行時間由「總和 $\sum T$」大幅降至「最慢單一任務時間 $\max(T)$」。
• $O(1)$ 快速比對與去重：將 last_seen.json 載入為記憶體中的雜湊集合（Hash Set），實現毫秒級去重，並於批次內防止跨來源重複情資。
• 滑動窗口保護 (Sliding Window)：對歷史網址維持固定長度保留（最新 3,000 筆），避免長時間運行導致檔案無限制膨脹。

2. processor.py (邏輯分析引擎 / Risk Engine)

• 用途：情資的「大腦」，執行實體識別、威脅定性與標籤決策矩陣。
• 運作原理：
• 字詞邊界防誤判 (Regex Word Boundary)：透過 \b 精確比對英文縮寫，確保 rce 不會被 salesforce 誤觸發，ad 不會被 broadcast 誤觸發。
• 階層式決策樹：

1. 計算純技術分數（evaluate_threat_score，T1 ~ T4 最高 10 分）。
2. 識別目標實體（金融關鍵字、F-ISAC 來源、核心設備/網通品牌）。
3. 執行矩陣判定：

• 金融 + 威脅 $\ge 7$ 或 關鍵設備 + 重大威脅 $\implies$ 🔥高分警示 [目標]
• 通用威脅 $\ge 10$ $\implies$ ⚡重大漏洞
• 特權/總整理 $\implies$ 👑必讀
• 常規金融情資 $\implies$ 🏦金融焦點
• 常規設備更新 $\implies$ 🎯關鍵設備

3. keywords.py (資安領域知識庫 / Domain Knowledge Base)

• 用途：將業務知識與邏輯代碼徹底解耦，定義資產、威脅、特權來源之語彙規則。
• 運作原理：
• CRITICAL_EQUIPMENT：定義防護邊界（VPN、防火牆、AD 域控、虛擬化主機、NAS）。
• EQUIPMENT_CRITICAL_THREATS：定義針對設備的毀滅性操作關鍵詞（RCE、身分繞過、逃逸、在野利用）。
• FINANCE_KEYWORDS：定義金管會、SWIFT、聯徵、ATM、核心帳務等強金融屬性詞。
• IMPORTANCE_WEIGHTS：劃分 Tier 1（10分）至 Tier 4（2分）的漏洞技術特徵。

4. fetchers.py (異質資料抓取器 / Ingestion Layer)

• 用途：多源情資收集與格式正規化（Output Schema Normalization）。
• 運作原理：
• NICS (資通安全研究院)：使用 Playwright Headless Chromium 模擬真實使用者翻閱分頁（支援 1~5 頁動態點擊），自動等待 React 元素渲染並過濾無效標題。
• F-ISAC (金融資安資訊分享中心)：整合首頁公告與 STIX 案件查詢庫（自動抓取前 5 頁），取得金融領域第一手攻擊情資。
• iThome (資安新聞/日報)：以 feedparser 快速解析 RSS，作為日常威脅與專家日報的即時情報源。
• MSRC (微軟)：解析 Update Guide RSS，並運用正規表示法提取 CVE ID，自動重組成深度修補指南連結。

5. utils.py (輔助服務與視覺化產出 / Utility & Presentation)

• 用途：處理狀態持久化、日誌存檔與多樣化郵件報表生成。

• 運作原理：

• 視覺化郵件引擎：依據 config.py 中的 REPORT_STYLE 支援三種呈現樣式：

• TABLE（傳統精緻表格，適合桌面端排查）

• CARDS（現代儀表板卡片，適合重點掃描）

• TIMELINE（科技串流，適合行動裝置閱讀）

• 標籤色碼集中管理 (get_tag_style)：依情資等級自動套用高對比色票（深鮮紅、亮紅、橘黃、紫色、藍色、石板灰）。

6. config.py (全域組態 / Configuration)

• 用途：集中管理執行參數、時區設定（UTC+8）、來源開關（ENABLED_SOURCES）與認證密鑰。

第一次參賽，相關內容有誤還請多多提醒，如果寫的不好，也可以留言討論