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本文件詳述專案的實作計畫、開發時程、資源需求、風險評估與可行性分析。
┌──────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Phase 1: MVP (最小可行產品) │
│ 時程：6 週 │
│ 目標：驗證核心概念與技術可行性 │
└───┬──────────────────────────────────────────────────────┘
│
├─ Week 1-2: 基礎架構建立
│ ├─ 開發環境設置
│ ├─ 資料庫 Schema 設計與建立
│ ├─ Docker 沙箱環境配置
│ └─ 基礎 API 框架搭建
│
├─ Week 3-4: 核心功能開發
│ ├─ LLM 協調核心實作
│ ├─ nmap 與 curl 工具整合
│ ├─ 簡單的 Prompt 模板庫
│ └─ 數據轉換器（nmap XML parser）
│
└─ Week 5-6: 前端與整合測試
├─ 簡易 Web UI（引導式掃描）
├─ 端到端測試
├─ MVP 功能驗證
└─ 文檔撰寫
┌──────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Phase 2: 功能擴展 │
│ 時程：3 個月 │
│ 目標：實現多模式互動與工具生態 │
└───┬──────────────────────────────────────────────────────┘
│
├─ Month 1: 情資驅動掃描模式
│ ├─ CVE 資料庫整合
│ ├─ NVD API 同步服務
│ ├─ 智慧建議引擎
│ └─ CVE 專用 Prompt 模板
│
├─ Month 2: 對話式掃描模式
│ ├─ 對話管理系統
│ ├─ 對話式 UI 開發
│ ├─ 教學導向 Prompt 設計
│ └─ 知識庫建立（FAQ、概念解釋）
│
└─ Month 3: 工具生態擴展
├─ Nikto、SQLMap、SSLyze 整合
├─ 更多 Output Parser
├─ 報告生成器（PDF/JSON）
└─ 使用者管理與授權系統
┌──────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Phase 3: 智能化與自動化 │
│ 時程：4 個月 │
│ 目標：全自動模式與進階功能 │
└───┬──────────────────────────────────────────────────────┘
│
├─ Month 1-2: 全自動化掃描
│ ├─ 預定義掃描策略
│ ├─ 任務相依圖引擎
│ ├─ 排程系統（定期掃描）
│ └─ 通知系統（Email/Slack/Webhook）
│
├─ Month 3: 教學案例庫
│ ├─ 案例自動萃取邏輯
│ ├─ 匿名化處理機制
│ ├─ 案例瀏覽 UI
│ └─ 搜尋與標記功能
│
└─ Month 4: 進階分析功能
├─ 歷史趨勢分析
├─ 漏洞修復追蹤
├─ 風險評分模型
└─ 修補程式碼片段生成
┌──────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Phase 4: 部署與整合 │
│ 時程：持續進行 │
│ 目標：生產環境部署與生態系統整合 │
└───┬──────────────────────────────────────────────────────┘
│
├─ 雲端部署
│ ├─ Kubernetes 編排
│ ├─ CI/CD Pipeline
│ ├─ 監控與告警（Prometheus + Grafana）
│ └─ 備份與災難恢復
│
├─ 生態系統整合
│ ├─ REST API 完善與文檔
│ ├─ Webhook 機制
│ ├─ GitHub Actions 整合
│ └─ GitLab CI/CD 整合
│
└─ 持續優化
├─ 效能優化（快取、並行處理）
├─ 安全性加固
├─ 使用者體驗改善
└─ 社群回饋整合
驗證假設：
1. LLM 能否可靠地生成安全的掃描腳本？
2. 沙箱隔離是否足夠安全？
3. 使用者對「引導式掃描」的接受度如何？
4. 技術架構是否可擴展？
功能範圍：
- ✅ 使用者可透過 Web UI 選擇「基礎資訊盤點」
- ✅ 系統生成並執行 nmap 掃描腳本
- ✅ 解析 nmap XML 輸出為結構化資料
- ✅ 呈現人類可讀的掃描報告
- ❌ 暫不實作：對話模式、CVE 查詢、多工具整合
任務 1.1：開發環境設置
# 技術棧確認
- Python 3.11+
- PostgreSQL 15
- Docker
- Redis
- Node.js 18+ (前端)
# 專案初始化
├── backend/
│ ├── app/
│ │ ├── api/ # FastAPI 路由
│ │ ├── core/ # LLM Orchestrator
│ │ ├── db/ # 資料庫模型
│ │ ├── sandbox/ # 沙箱管理
│ │ └── tools/ # 工具整合
│ ├── tests/
│ ├── requirements.txt
│ └── Dockerfile
│
├── frontend/
│ ├── src/
│ │ ├── components/
│ │ ├── pages/
│ │ └── api/
│ ├── package.json
│ └── next.config.js
│
├── docker-compose.yml
└── README.md
任務 1.2：資料庫初始化
-- migrations/001_initial_schema.sql
CREATE TABLE users (
user_id UUID PRIMARY KEY DEFAULT gen_random_uuid(),
email VARCHAR(255) UNIQUE NOT NULL,
password_hash VARCHAR(255) NOT NULL,
created_at TIMESTAMP DEFAULT NOW()
);
CREATE TABLE scans (
scan_id UUID PRIMARY KEY DEFAULT gen_random_uuid(),
user_id UUID REFERENCES users(user_id),
target VARCHAR(512) NOT NULL,
scan_mode VARCHAR(50) NOT NULL,
status VARCHAR(20) NOT NULL,
created_at TIMESTAMP DEFAULT NOW(),
completed_at TIMESTAMP,
total_findings INT DEFAULT 0
);
CREATE TABLE scan_results (
result_id UUID PRIMARY KEY DEFAULT gen_random_uuid(),
scan_id UUID REFERENCES scans(scan_id) ON DELETE CASCADE,
tool_used VARCHAR(100) NOT NULL,
generated_script TEXT,
raw_output TEXT,
structured_findings JSONB,
llm_analysis JSONB,
execution_time_ms INT,
created_at TIMESTAMP DEFAULT NOW()
);
CREATE INDEX idx_scans_user_id ON scans(user_id);
CREATE INDEX idx_scans_status ON scans(status);
CREATE INDEX idx_scan_results_scan_id ON scan_results(scan_id);
任務 1.3：Docker 沙箱鏡像
# sandbox/Dockerfile
FROM python:3.11-slim
RUN apt-get update && apt-get install -y \
nmap \
curl \
&& rm -rf /var/lib/apt/lists/*
RUN pip install --no-cache-dir requests
RUN useradd -m -u 1000 scanner
USER scanner
WORKDIR /workspace
ENTRYPOINT ["python", "/workspace/script.py"]
任務 2.1：LLM 協調核心
# backend/app/core/orchestrator.py
class LLMOrchestrator:
async def generate_nmap_script(
self,
target: str,
ports: str = "80,443,8080"
) -> str:
"""生成 nmap 掃描腳本"""
prompt = NMAP_SCRIPT_PROMPT.format(
target=target,
ports=ports
)
script = await self.llm_client.complete(prompt)
# 安全驗證
if not self._validate_script(script):
raise SecurityError("Generated script failed safety checks")
return script
def _validate_script(self, script: str) -> bool:
"""基礎安全檢查"""
dangerous_patterns = [
r'eval\(',
r'exec\(',
r'__import__',
r'shell=True'
]
for pattern in dangerous_patterns:
if re.search(pattern, script):
return False
return True
任務 2.2：沙箱執行器
# backend/app/sandbox/executor.py
class SandboxExecutor:
async def execute_script(
self,
script: str,
timeout: int = 300
) -> ExecutionResult:
"""在 Docker 容器中執行腳本"""
# 寫入臨時檔案
script_path = self._write_temp_script(script)
try:
# 啟動容器
container = self.docker_client.containers.run(
image="scanner-sandbox:latest",
volumes={script_path: {"bind": "/workspace/script.py", "mode": "ro"}},
network_mode="none", # MVP: 完全隔離網路
mem_limit="256m",
detach=True,
remove=False
)
# 等待完成
result = container.wait(timeout=timeout)
logs = container.logs().decode('utf-8')
return ExecutionResult(
exit_code=result['StatusCode'],
output=logs
)
finally:
container.remove(force=True)
os.remove(script_path)
任務 3.1：簡易 UI
// frontend/src/pages/scan.tsx
export default function ScanPage() {
const [target, setTarget] = useState('');
const [scanId, setScanId] = useState<string | null>(null);
const [result, setResult] = useState<ScanResult | null>(null);
const startScan = async () => {
const response = await fetch('/api/scans', {
method: 'POST',
body: JSON.stringify({
target,
scan_mode: 'guided',
selected_tests: ['basic_info_gathering']
})
});
const data = await response.json();
setScanId(data.scan_id);
// 開始輪詢
pollScanStatus(data.scan_id);
};
const pollScanStatus = async (scanId: string) => {
const interval = setInterval(async () => {
const response = await fetch(`/api/scans/${scanId}`);
const data = await response.json();
if (data.status === 'completed') {
clearInterval(interval);
setResult(data);
}
}, 3000);
};
return (
<div>
<h1>Security Scan</h1>
<input
value={target}
onChange={(e) => setTarget(e.target.value)}
placeholder="Enter target URL"
/>
<button onClick={startScan}>Start Scan</button>
{result && <ScanResultDisplay result={result} />}
</div>
);
}
單元測試
# tests/test_orchestrator.py
async def test_generate_nmap_script():
orchestrator = LLMOrchestrator(mock_llm_client)
script = await orchestrator.generate_nmap_script(
target="example.com",
ports="80,443"
)
assert "nmap" in script
assert "example.com" in script
assert "eval(" not in script # 安全檢查
async def test_script_validation_rejects_dangerous_code():
orchestrator = LLMOrchestrator(mock_llm_client)
dangerous_script = "eval(user_input)"
assert orchestrator._validate_script(dangerous_script) == False
整合測試
# tests/test_integration.py
async def test_full_scan_workflow():
# 創建掃描請求
response = await client.post('/api/scans', json={
"target": "scanme.nmap.org",
"scan_mode": "guided",
"selected_tests": ["basic_info_gathering"]
})
scan_id = response.json()["scan_id"]
# 等待完成
await wait_for_scan_completion(scan_id, timeout=60)
# 驗證結果
result = await client.get(f'/api/scans/{scan_id}/results')
assert result.status_code == 200
assert len(result.json()["findings"]) > 0
核心團隊（MVP 階段）
| 角色 | 人數 | 職責 | 所需技能 |
|---|---|---|---|
| 後端工程師 | 2 | API 開發、LLM 整合、沙箱管理 | Python, FastAPI, Docker, LLM API |
| 前端工程師 | 1 | UI/UX 開發 | React, Next.js, TypeScript |
| 資安顧問 | 1 (兼職) | 安全審查、工具選型、測試方法 | 滲透測試經驗、資安工具熟悉 |
| 專案管理 | 1 (兼職) | 時程管理、需求協調 | 敏捷開發經驗 |
擴展階段
額外需求：
- DevOps 工程師 1 名（Phase 4）
- 資料科學家 1 名（優化 LLM Prompt 與結果分析）
- 技術文件撰寫人員 1 名（兼職）
開發環境
- 開發機器：4 台（每位工程師 1 台）
- CPU: 8 核心以上
- RAM: 16GB 以上
- Storage: 512GB SSD
雲端資源（MVP 階段）
| 服務 | 規格 | 用途 | 月成本估算 |
|---|---|---|---|
| 運算實例 | 2 vCPU, 4GB RAM × 3 | Backend, Frontend, Redis | $60 |
| 資料庫 | PostgreSQL (託管) | 主資料庫 | $30 |
| 容器儲存 | 100GB | Docker 鏡像 | $10 |
| LLM API | GPT-4 Turbo | 腳本生成與解釋 | $200-500* |
| 監控服務 | 基礎方案 | 日誌與指標 | $20 |
| 總計 | - | - | $320-620/月 |
*LLM API 成本取決於使用量，按每月 10,000 次請求估算。
生產環境（Phase 4）
| 服務 | 用途 | 成本 |
|---|---|---|
| OpenAI API / Anthropic Claude API | LLM 推理 | Pay-as-you-go |
| GitHub | 程式碼版本控制 | 免費（公開專案） |
| Vercel / Netlify | 前端託管（MVP） | 免費方案 |
| SendGrid | Email 通知 | 免費（100 封/日） |
可能性：中
影響：高（可能導致沙箱逃逸或系統受損）
應對策略：
1. 多層安全驗證
- 靜態程式碼分析
- 白名單機制（只允許特定函式庫）
- 沙箱嚴格隔離
2. 定期安全審計
3. Bug Bounty 計畫（成熟階段）
可能性：低
影響：嚴重（攻擊者可能存取主機系統）
應對策略：
1. 使用經過驗證的容器化技術（Docker + gVisor/Kata Containers）
2. 最小權限原則
3. 定期更新容器基礎鏡像
4. 實施入侵檢測系統（IDS）
可能性：中
影響：中（服務暫時不可用，或成本超出預算）
應對策略：
1. 多 LLM 提供商支援（OpenAI + Anthropic + Azure OpenAI）
2. 快取機制減少重複請求
3. 成本監控告警
4. API 速率限制
可能性：高
影響：高（法律責任、聲譽損害）
應對策略：
1. 強制授權聲明：使用者必須勾選「我擁有此目標或已獲得授權」
2. 目標驗證機制：
- DNS TXT 記錄驗證
- robots.txt 中的特殊標記
- Email 確認（向目標網域管理員發送驗證信）
3. 黑名單：禁止掃描政府、金融等敏感目標
4. 速率限制：限制每個帳號的掃描頻率
5. 稽核日誌：記錄所有掃描活動，可追溯至使用者
可能性：中（當使用者數量增長時）
影響：中（使用者體驗下降）
應對策略：
1. 水平擴展架構設計
2. 任務佇列與非同步處理
3. 快取熱門資料（CVE 資訊）
4. 分散式沙箱池
可能性：中
影響：中（市場競爭加劇）
應對策略：
1. 專注核心差異化價值（教學導向、透明化、知識累積）
2. 快速迭代，保持技術領先
3. 建立開源社群（若採開源策略）
4. 提供優質的使用者體驗
有利因素：
- LLM 技術已成熟，API 穩定可靠
- Docker 容器化技術廣泛應用，安全性經過驗證
- 現有資安工具（nmap, Nikto 等）穩定且文檔完善
- Python 與 FastAPI 生態系統豐富
挑戰：
- Prompt 工程需要持續優化
- 沙箱安全性需嚴格測試
- 各工具輸出格式不一，解析複雜
結論：技術上完全可行，主要挑戰在於工程實作的品質與細節。
有利因素：
- 資安意識提升，市場需求存在
- 教育市場（大學、培訓機構）潛力大
- 可整合至 DevSecOps 工具鏈
挑戰：
- 需要兼具 LLM 與資安專業的團隊
- 法律與道德框架需謹慎設計
- 使用者教育成本（如何正確使用工具）
結論：需要具備跨領域能力的團隊，以及明確的道德與法律指引。
成本結構（年度估算）
| 項目 | 金額（USD） |
|---|---|
| 人力成本（4 人團隊，含兼職） | $150,000 |
| 雲端服務（MVP → 生產環境） | $10,000 |
| LLM API 費用 | $15,000 |
| 其他（域名、證書、行銷） | $5,000 |
| 總計 | $180,000 |
潛在收入模式
付費：$29/月（無限掃描 + 進階功能）
教育授權
$500-1,000/年（無使用次數限制）
企業訂閱
$5,000-20,000/年
開源 + 商業支援
損益平衡分析
結論：經濟可行性取決於市場接受度與商業模式設計。初期可能需要外部資金支持。
MVP (6 週)：時程合理，可達成
Phase 2 (3 個月)：需視 MVP 複雜度調整
Phase 3-4：為長期目標，可彈性調整
關鍵里程碑：
- Week 6: MVP Demo
- Month 4: Beta 版本釋出
- Month 7: 教學案例庫上線
- Month 10: 公開發布 1.0 版本
| 指標 | 目標值 |
|---|---|
| 腳本生成成功率 | > 95% |
| 沙箱執行成功率 | > 90% |
| 平均掃描時間 | < 5 分鐘 |
| 系統可用性 | > 99% |
| 早期測試用戶數 | 20-50 人 |
| 使用者滿意度 | > 4.0/5.0 |
| 指標 | 目標值 |
|---|---|
| 月活躍使用者 (MAU) | > 1,000 |
| 付費轉換率 | > 5% |
| 教學案例庫規模 | > 200 案例 |
| API 調用次數/月 | > 10,000 |
| 社群貢獻者數 | > 20 |
| NPS (淨推薦值) | > 40 |
| 維度 | 評分 | 評語 |
|---|---|---|
| 技術可行性 | ★★★★☆ | 技術路徑清晰，風險可控 |
| 營運可行性 | ★★★☆☆ | 需要跨領域團隊與道德框架 |
| 經濟可行性 | ★★★☆☆ | 需驗證市場需求，建議先尋求種子資金 |
| 時程可行性 | ★★★★☆ | MVP 可在 6 週內完成 |
| 整體評估 | ★★★★☆ (高度可行) | 建議啟動 MVP 開發 |
立即行動（Week 1）
1. ✅ 組建核心團隊（2 後端 + 1 前端 + 1 資安顧問）
2. ✅ 設定開發環境與專案結構
3. ✅ 建立專案 Roadmap 與 Kanban
短期目標（Week 2-6）
1. ✅ 完成 MVP 開發
2. ✅ 邀請 20 位早期測試者
3. ✅ 收集反饋並迭代
中期目標（Month 2-6）
1. ✅ 實現多模式互動
2. ✅ 整合更多資安工具
3. ✅ 建立 Beta 使用者社群
長期願景（Year 1+）
1. ✅ 成為資安教育領域的重要工具
2. ✅ 累積 10,000+ 結構化教學案例
3. ✅ 整合至企業 DevSecOps 流程
開源資安工具
- OWASP ZAP（Web 應用程式掃描器）
- Metasploit（滲透測試框架）
- Burp Suite Community（Web 弱點掃描）
LLM 應用案例
- GitHub Copilot（程式碼生成）
- ChatGPT Code Interpreter（程式碼執行）
- AutoGPT（自主 Agent）
類似專案
- nuclei（基於模板的漏洞掃描）
- intrigue-core（自動化偵察框架）
| 術語 | 說明 |
|---|---|
| CVE | Common Vulnerabilities and Exposures，通用漏洞披露標準 |
| CVSS | Common Vulnerability Scoring System，漏洞評分系統 |
| CPE | Common Platform Enumeration，通用平台枚舉 |
| NVD | National Vulnerability Database，美國國家漏洞資料庫 |
| LLM | Large Language Model，大型語言模型 |
| Sandbox | 沙箱，隔離的程式執行環境 |
| DevSecOps | 將安全整合至 DevOps 流程的方法論 |
本文件最後更新：2025-10-21
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