LFlow - LLM驱动的流量安全分析工作流

基于大模型的Web流量威胁检测与漏洞识别引擎

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📖 项目简介

LFlow 受微步 XGPT 启发，通过轻量级 RAG 技术，实现无需微调即可达到专业级精度的 Web 流量威胁检测。

核心价值

• 🎯 零微调方案：通过上下文优化让通用大模型具备专业安全分析能力
• 🚀 实时漏洞情报：基于 Nuclei POC 库的自动化检索匹配
• 🔍 精准攻击研判：五级分类（攻击成功/失败/攻击/未知/安全）
• 💡 工程化落地：可集成到 SIEM、WAF、AI SOC 等安全产品

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🏗️ 技术架构

工作流程：HTTP日志输入 → URL提取 → POC检索（Meilisearch） → LLM分析（带/不带POC上下文） → 结构化输出

核心组件：

• 轻量级 RAG：Meilisearch 混合搜索，支持 10,000+ POC 秒级检索
• 双路径分析：匹配 POC 时提供漏洞上下文，未匹配时基于通用规则
• 多模型支持：DeepSeek-Chat（主）、Kimi-K2-Instruct（备选）

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🚀 快速开始

1. 部署 Meilisearch

docker run -d -p 7700:7700 \
  -e MEILI_MASTER_KEY=your_master_key \
  -v $(pwd)/meili_data:/meili_data \
  getmeili/meilisearch:v1.7

2. 安装依赖

pip install -r requirements.txt

3. 配置项目

编辑 app/config.py 配置 Meilisearch 连接信息。

4. 索引 POC 库

# 下载 Nuclei POC 模板
git clone https://github.com/projectdiscovery/nuclei-templates.git

# 索引所有 POC
python index_pocs.py

5. 导入 Dify 工作流

1. 登录 Dify 平台，创建新应用 → 选择「工作流」
2. 导入 waftest.yml 文件
3. 配置插件：Meilisearch、DeepSeek、SiliconFlow

6. 开始分析

输入 HTTP 请求包即可获得威胁分析结果。

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📊 项目结构

LFlow/
├── app/
│   └── config.py           # 配置文件
├── index_pocs.py           # POC索引脚本
├── delete_index.py         # 索引管理工具
├── waftest.yml             # Dify工作流配置
├── requirements.txt        # 依赖包
└── README.md               # 项目文档

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💡 使用场景

• 渗透测试：批量分析 Burp Suite 日志
• WAF 集成：实时流量威胁检测与拦截
• SOC 审计：历史流量分析、威胁狩猎、溯源取证

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📈 性能对比

测试场景	微步XGPT（微调）	LFlow（零微调）	通用LLM
历史CVE	✅	✅	✅
新漏洞	⚠️ 需更新	✅	⚠️ 不稳定
变种攻击	✅	✅	❌
更新成本	高（重训练）	低（更新POC）	无

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🔧 高级配置

自定义提示词

编辑 waftest.yml 中的 LLM 节点，添加业务特定规则。

搜索精度调整

修改 Meilisearch 工具配置中的 matchingStrategy：

• last：提高召回率（可能误匹配）
• all：提高准确率（可能遗漏变种）
• frequency：平衡模式（推荐）

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🛣️ 未来规划

• 漏洞情报自动更新流水线（GitHub RSS）
• 视觉压缩方案（DeepSeek-OCR）
• Multi-Agent 编排（威胁评估、修复建议、自动响应）
• 可视化分析面板
• 插件化架构

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🤝 参考资料

• 灵感来源：微步情报社区 XGPT
• 技术文章：从微步XGPT提示词到越权检测工作流从%20微步XGPT%20提示词到越权检测工作流：LLM%20安全分析的工程化实践(流量分析篇).md)
• POC 库：Nuclei Templates
• AI SOC 项目：DeepSOC | AI SOC Framework

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📜 许可证

MIT 许可证开源

⚠️ 免责声明：本工具仅供安全研究和授权测试使用，请勿用于非法攻击。

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