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# AI 威胁情报通讯 一个自动化流水线，可从 8 个公开来源收集 AI 安全情报，使用 LLM 进行验证和过滤，并以 Markdown 格式生成双周通讯。 ## 工作原理 1. **收集** — 五个抓取脚本从 Google Alerts (Gmail API)、NVD、CISA KEV、OSV.dev、arXiv、Semantic Scholar、GitHub 和安全供应商博客（Snyk、Unit 42、Checkmarx 等）提取原始数据。 2. **验证与过滤** — 通讯 Agent 应用确定性预过滤器，然后使用 Gemini 2.5 Flash 对相关性和重要性进行评分。新闻文章通过 Google Search grounding 针对实时网络结果进行验证。 3. **摘要** — 对重要条目进行去重和摘要，分为五个部分：新闻、事件与漏洞、安全公告、新方法和热门 OSS 工具。 4. **发布** — 生成一个包含来源链接和各条目日期的 Markdown 文件。 ## 快速入门 ``` # 安装依赖项 pip install -r requirements.txt # 设置你的 API 密钥 cp .env.example .env # 使用你的 GEMINI_API_KEY（必填）和 GITHUB_TOKEN（选填）编辑 .env # 首先运行 fetchers（需要 output 目录中有数据） python gmail_fetch.py --days 14 # requires OAuth setup, see GCP_SETUP.md python cve_fetch.py --days 14 python papers_fetch.py --days 14 python github_trending.py --days 14 python security_blog_fetch.py --days 14 # 生成 newsletter python newsletter_agent.py --days 14 ``` 通讯以带有时间戳的 Markdown 文件形式保存在 `newsletters/` 目录中。 ## 脚本 | 脚本 | 来源 | 输出目录 | |---|---|---| | `gmail_fetch.py` | Gmail API (Google Alerts) | `emails/` | | `cve_fetch.py` | NVD API 2.0, CISA KEV, OSV.dev | `cve_reports/` | | `papers_fetch.py` | arXiv, Semantic Scholar | `papers/` | | `github_trending.py` | GitHub Search API | `github_trending/` | | `security_blog_fetch.py` | 安全供应商博客的 RSS 订阅源 | `security_blogs/` | | `newsletter_agent.py` | 以上所有内容 + Gemini LLM | `newsletters/` | | `gen_method_summary.py` | 读取最新通讯及来源数据 | `method_summary.md` | 所有抓取脚本均接受 `--days N`（默认为 14）或 `--start YYYY-MM-DD --end YYYY-MM-DD` 参数。 ## 配置 API 密钥从项目根目录下的 `.env` 文件加载： ``` GEMINI_API_KEY=your_key_here # Required for newsletter generation GITHUB_TOKEN=your_token_here # Optional, increases GitHub API rate limit ``` 有关 Gmail 访问，请参阅 [GCP_SETUP.md](GCP_SETUP.md) 来配置 OAuth2 凭据。 ## 流水线详情 有关完整的 5 阶段流水线说明，包括数据收集、预过滤、LLM 验证、摘要生成和已知限制，请参阅 [methodology.md](methodology.md)。 ## 许可证 [MIT](LICENSE)

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