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AI-Infra-Guard 系统架构演进(v0.1 / v2.6 / v3.6.0)

说明:以下架构描述基于版本定位与能力演进整理,强调系统职责划分、关键能力与运行流。

v0.1 架构概览

定位:单体化 AI 基础设施漏洞扫描工具,强调轻量与快速落地。

版本变更要点

  • 初版能力集中在基础设施漏洞扫描
  • CLI 为主的扫描调度流程,WebUI 作为结果展示入口

技术栈与交付

  • Go 单体实现,编译为单一二进制
  • 以命令行触发任务,输出结构化扫描结果

系统分层(职责视角)

  1. 入口与交互层:CLI 触发扫描,WebUI 展示结果
  2. 任务调度层:目标拆分、并发控制、任务回收
  3. 规则引擎层:指纹识别、漏洞匹配、规则计算
  4. 探测执行层:HTTP/服务探测与组件识别
  5. 规则数据层:指纹库与漏洞规则库

运行流(文字示意)

CLI/WebUI
  -> 调度层
     -> 规则引擎
        -> 结果输出

v2.6 架构概览

定位:在 v0.1 之上增加 MCP Server 安全检测,形成“扫描 + MCP 代码分析 + WebUI”三大能力。

版本变更要点

  • 新增 MCP Server 代码安全分析能力
  • WebUI 与功能执行形成一体化部署形态

技术栈与交付

  • Go 单体实现,编译为单一二进制
  • 单进程覆盖扫描、MCP 分析与结果展示

系统分层(职责视角)

  1. 入口与交互层:CLI 子命令 + WebUI 统一入口
  2. 安全检测层
    • AI 基础设施扫描:规则驱动的识别与漏洞匹配
    • MCP 安全分析:Agent 驱动的代码安全检测
  3. 任务与通用能力层:任务编排、结果归集、通用工具能力
  4. 规则与数据层:指纹规则库、漏洞规则库

运行流(文字示意)

CLI
  -> scan: 规则引擎 -> 漏洞匹配
  -> mcp : Agent 分析 -> 风险报告
WebUI
  -> 统一入口 -> 结果展示

v3.6.0 架构概览

定位:平台化 AI 红队系统,支持多模块协同与多场景部署(企业内网、SaaS、开源版)。

版本变更要点

  • 平台化:从单体工具扩展为多模块协作系统
  • 引入 Prompt 安全评测与多语言扫描能力

技术栈与部署

  • Go + Python 混合架构(核心服务 + Agent/评测能力)
  • Docker 适配全环境部署(镜像化 + Compose)

架构分层解耦(业务视角)

  1. 适配层
    • 内网适配:SSO 与企业内部依赖
    • SaaS:多用户隔离与租户管理
    • 开源版:去除内部依赖的通用部署
  2. 业务逻辑层
    • 任务调度、结果聚合、报告生成
    • 三大功能模块:AI 基础设施扫描、MCP 安全扫描、大模型体检
  3. 扫描引擎层
    • 统一扫描接口协议
    • 多语言扫描模块热插拔(Python / Go)

能力编排(职责视角)

  1. 接入与编排:CLI/WebUI/API 统一入口,Agent 运行时与任务编排
  2. 安全能力体系:AI 基础设施扫描、MCP 安全扫描、Prompt 安全评测
  3. 任务与报告:任务调度、结果聚合、报告生成
  4. 规则与数据:指纹/漏洞规则库、MCP 规则与测试样例、评测数据集

运行流(文字示意)

WebUI / CLI
  -> 调度层(Runner / Agent)
     -> 基础设施扫描(指纹 + 漏洞规则)
     -> MCP 安全分析(Agent 驱动)
     -> Prompt 安全评测(评测能力)
  -> 报告输出(API / Web 展示)

版本对比要点(简表)

版本 主要能力 技术栈/交付 架构特征
v0.1 基础设施漏洞扫描 + WebUI Go 单体二进制 单体扫描工具,规则驱动
v2.6 扫描 + MCP 代码检测 Go 单体二进制 双引擎能力,WebUI 一体化
v3.6.0 扫描 + MCP + Prompt 安全评测 Go + Python,Docker 全环境 平台化、多场景适配、引擎可插拔