docs: 更新文档以反映新增的Security微服务

在SPEAK.md和LLM_FILTER_TECHNICAL_WHITE_PAPER.md中添加了Security微服务的相关信息

LLM_FILTER_TECHNICAL_WHITE_PAPER.md

@@ -85,7 +85,7 @@ LLM-Filter 不仅仅是一个“过滤器”，它被定义为**AI 时代的防
 
 LLM-Filter 的架构可以拆成两层理解：
 
-1) **系统级（Microservices）**：通过网关对外暴露统一入口，内部按领域拆成 Auth（认证/绑定）、Edu（教务/看板）、LLM（对话/过滤/审计）。
+1) **系统级（Microservices）**：通过网关对外暴露统一入口，内部按领域拆成 Auth（认证/绑定）、Edu（教务/看板）、LLM（对话/过滤/审计）、Security（安全/监控）。
 
 2) **服务内（Clean Architecture）**：以 LLM Service 为例，服务内部再使用整洁架构分层，保证可测试性与可替换性。
 
@@ -97,10 +97,13 @@ graph TD
     Gateway --> AuthSvc[Auth Service (Go/Gin)]
     Gateway --> EduSvc[Edu Service (Java/Spring Boot)]
     Gateway --> LLMSvc[LLM Service (Python/FastAPI)]
+    Gateway --> SecSvc[Security Service (Python/FastAPI)]
     AuthSvc --> PG[(PostgreSQL)]
     EduSvc --> PG
     LLMSvc --> Mongo[(MongoDB)]
+    SecSvc --> Mongo
     LLMSvc --> LLM[Ollama / Dify]
+    SecSvc --> LLM
 ```
 
 服务内从逻辑上划分为四层同心圆结构：
@@ -141,7 +144,7 @@ async with httpx.AsyncClient() as client:
    * 优势：外键/事务保障、便于做复杂查询与报表。
 
 2. **MongoDB（高写入 + 半结构化）**
-   * 适用：对话历史、敏感词库、过滤命中记录、审计轨迹等。
+   * 适用：对话历史、敏感词库、过滤命中记录、审计轨迹、安全分析日志等。
    * 优势：天然承载嵌套结构（messages 数组、元数据扩展），对迭代友好。
 
 这种组合让系统既能在“身份/教务”上获得关系模型的完整性，又能在“对话/审计”上保持 Schema 的弹性。对于 LLM Service，我们仍然使用 Pydantic 做应用层校验，避免 Schema-less 带来的数据漂移。

SPEAK.md

@@ -9,7 +9,7 @@
 
 **演讲参考：**  
 “各位好！前端安全更像是‘门口保安’，而后端安全才是‘教务系统的总闸门’：身份、权限、数据、审计、合规，都必须在服务端形成闭环。  
-在我们的校园 AI 智能助手项目里，后端并不是一个单体应用，而是由 **网关（Nginx）+ 三个微服务（Auth/Edu/LLM）**组成。今天我会沿着一条请求从入口到模型的路径，把我们的后端安全‘五道防线’讲清楚。”
+在我们的校园 AI 智能助手项目里，后端并不是一个单体应用，而是由 **网关（Nginx）+ 四个微服务（Auth/Edu/LLM/Security）**组成。今天我会沿着一条请求从入口到模型的路径，把我们的后端安全‘五道防线’讲清楚。”
 
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   - 鉴权依赖：`microservices/llm-service/app/api/deps.py`  
   - 敏感词过滤：`microservices/llm-service/app/utils/sensitive_word_filter.py`  
   - 对话写入与审计：`microservices/llm-service/app/services/conversation.py`
+- **Security 层（Security Service / Python + FastAPI）**：AI 驱动的安全分析、风险监控、应急响应
+  - 入口：`microservices/security-service/app/main.py`
+  - 历史查询：`microservices/security-service/app/api/v1/endpoints.py`
 
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