新能源汽车智能维修数字查询系统

融合多项运维数据，构建一站式运维管理平台。打通ITOP、zabbix、动环数据、私有云平台等数据交换。实现事件发现、事件处理、事件反馈等全流程可追溯。 可以根据需求进行扩展和二次开发，灵活、方便、易用。 可定制功能板块，按需接入AI应用，实现智能分析处理。 可根据用户需要规划设计各类型应用和网络，助力信息化建设。

本系统是研究型数据安全审核平台。由本系统负责安全审核：判断本次访问或导出是否合理、是否存在异常或越权、是否需要审批，并对每一步操作留痕，实现全程可追溯。目前主要功能均已实现并可正常运行：从数据接入、分析研判、审批放行，到全程留痕追溯，整体流程已贯通并通过测试；8个模型均为真实运行。

网络安全项目，采集片区网络数据，分析高中低危网络数据，数据研判、可视化呈现。 采集数据量每天1-3亿数据，实时入库，数据清洗、数据归并、数据分发研判、研判结果及红头文件下发、资产管理、可视化大屏实时呈现、威胁情报管理

立项背景：漏洞挖掘流程高度碎片化——侦察用一套工具，审计用另一套，报告再 手工整理。一个目标从拿到域名到产出报告通常需要切换 4-5 个工具，耗时 2-4 小时。目标是造一个扔什么进去都能自动识别、走对应流水线、最后产出结构化报 告的统一调度器。 核心功能：输入任意目标（域名/源码仓库/APK/JWT Token/合约地址/Dockerfile/ GraphQL端点/API端点），系统自动检测目标类型，路由到 8 条专项流水线之一： Web 域名走 subfinder→httpx→nuclei 全链；源码仓库走 scanner-45→semgrep→ gitleaks 三引擎并行；JWT 走 alg:none + RS→HS 混淆 + 弱密钥爆破。19 个安全 专用 Agent 按漏洞类型分工，dispatch-router 用 15 条 regex 规则实现智能匹 配，Top-2 Agent 分数差距≤2 时触发歧义检测，要求先澄清再动手。 业务流程：用户扔目标 → 类型自动检测（8 种类型识别，含 confidence 评分） → 路由到对应流水线 → 多维扫描 → 增量去重（SHA256 指纹，SQLite 持久化） → 降噪评分（负分滤掉 favicon/WAF/IP 指纹等噪音，正分加权 CVE/XSS/SQLi 等真实漏洞）→ 结构化 JSON 报告 + 人读摘要 → 通知 Dashboard/桌宠完成。

HOS-LS 是一个以 AI 为核心的代码安全分析与攻击链推理系统，从规则驱动转变为 AI 驱动，包含 AI 语义分析引擎、攻击链分析引擎、多Agent架构、Exploit生成和自动验证等核心功能。 HOS-LS 是一个以 AI 为核心的代码安全分析与攻击链推理系统，从规则驱动转变为 AI 驱动，包含 AI 语义分析引擎、攻击链分析引擎、多Agent架构、Exploit生成和自动验证等核心功能。 HOS-LS 是一个以 AI 为核心的代码安全分析与攻击链推理系统，从规则驱动转变为 AI 驱动，包含 AI 语义分析引擎、攻击链分析引擎、多Agent架构、Exploit生成和自动验证等核心功能。