feat(gateway): 添加security-service路由配置

fix(auth-service): 将JWT中的userID转为字符串格式

refactor(security-service): 优化安全分析请求的LLM提示词和响应处理
- 使用streaming模式调用Dify API提高可靠性
- 增强提示词约束确保返回合法JSON
- 改进错误处理和日志记录

docs(security-service): 添加服务使用说明文档

gateway/nginx.conf

@@ -91,6 +91,12 @@ http {
             proxy_set_header Host $host;
         }
 
+        # Security Service 路由
+        location /api/v1/security {
+            proxy_pass http://security_service/api/v1/security;
+            proxy_set_header Host $host;
+        }
+
         # Edu Service Swagger UI (Legacy)
         # location /swagger-ui/ ... (moved up)
 

microservices/auth-service/pkg/utils/jwt.go

 package utils
 
 import (
+	"fmt"
 	"os"
 	"time"
 
@@ -35,7 +36,7 @@ func CheckPasswordHash(password, hash string) bool {
 // GenerateToken 生成 JWT Token
 func GenerateToken(userID uint, username string, role string, roleLevel int, edition string, personID string, personType string) (string, error) {
 	claims := jwt.MapClaims{
-		"sub":         userID,
+		"sub":         fmt.Sprintf("%d", userID),
 		"name":        username,
 		"role":        role,
 		"role_level":  roleLevel,

microservices/security-service/SECURITY_SERVICE.md

+# Security Service 使用说明
+
+## 1. 服务定位
+
+Security Service 是本项目的安全分析微服务，主要能力包括：
+
+- 基于交换机 / 防火墙 / 服务器等设备信息做 AI 安全风险分析
+- 在遭受攻击时给出 AI 应急响应建议
+- 生成每日安全日报
+- 基于互联网最新漏洞进行风险监测与合规性评估
+
+当前实现为 **无状态服务**：
+
+- 不直接读写 PostgreSQL / MongoDB
+- 所有分析结果仅在请求周期内计算并返回，不做持久化存储
+
+## 2. 部署与访问入口
+
+### 2.1 通过 Docker Compose 启动
+
+在项目根目录执行：
+
+```bash
+cd /Users/uu/Desktop/dles_prj/llm-filter
+docker-compose up -d --build security-service gateway
+```
+
+### 2.2 访问地址
+
+- 统一网关入口（推荐）：`http://localhost:8080`
+  - 安全服务 API：`/api/v1/security/*`
+  - 安全服务文档：`http://localhost:8080/docs/security/`
+
+- 直连 Security Service 容器：
+  - Base URL：`http://localhost:8003`
+  - API 前缀：`/api/v1/security`
+
+## 3. 鉴权与权限控制
+
+- 所有接口均要求携带 Auth Service 签发的 **JWT**：
+  - HTTP Header：`Authorization: Bearer <token>`
+- 服务内部通过 [`get_current_admin`](app/core/security.py) 校验管理员身份：
+  - 仅当 `role` 为 `admin` / `administrator` / `root` 时允许访问
+
+示例 Header：
+
+```http
+Authorization: Bearer eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9...
+```
+
+## 4. 接口一览
+
+所有路径均在前缀 `/api/v1/security` 下，以下以 **网关地址** 为例：`http://localhost:8080`。
+
+### 4.1 安全风险分析
+
+- 方法：`POST`
+- URL：`/api/v1/security/analysis`
+- 说明：
+  - 输入网络设备列表（交换机 / 防火墙 / 服务器等），由 AI 分析潜在安全隐患
+  - 如果不传 `devices`，会使用内置 Mock 设备数据
+
+请求示例：
+
+```json
+POST http://localhost:8080/api/v1/security/analysis
+Authorization: Bearer <admin_token>
+Content-Type: application/json
+
+{
+  "devices": [
+    {
+      "id": "sw-001",
+      "name": "Core-Switch-A",
+      "type": "switch",
+      "status": "warning",
+      "logs": ["Port 22 high traffic", "Packet loss detected"],
+      "version": "v1.2.0"
+    }
+  ]
+}
+```
+
+响应字段（`SecurityAnalysisResponse`）：
+
+- `summary`: 总体安全概况
+- `vulnerabilities`: 漏洞 / 风险列表
+- `suggestions`: 修复建议列表
+- `risk_level`: 风险等级（如 `low` / `medium` / `high` / `critical`）
+
+### 4.2 攻击应急建议
+
+- 方法：`POST`
+- URL：`/api/v1/security/attack-advice`
+- 说明：当系统已遭受攻击时，提供应急响应与缓解方案
+
+请求示例：
+
+```json
+POST http://localhost:8080/api/v1/security/attack-advice
+Authorization: Bearer <admin_token>
+Content-Type: application/json
+
+{
+  "attack_type": "Brute Force Login",
+  "target_device": "DB-Server-Prod",
+  "severity": "high",
+  "logs": "Failed login attempts from 10.0.0.10"
+}
+```
+
+响应字段（`AttackAdviceResponse`）：
+
+- `immediate_actions`: 立即执行的操作建议列表
+- `analysis`: 攻击分析说明
+- `mitigation_plan`: 中长期缓解与防护计划
+
+### 4.3 安全日报
+
+- 方法：`GET`
+- URL：`/api/v1/security/report`
+- 说明：生成企业安全日报，用于面向管理层的安全概览展示
+
+响应字段（`SecurityReportResponse`）：
+
+- `date`: 报告日期（`YYYY-MM-DD`）
+- `overall_status`: 总体安全状态
+- `device_summary`: 设备运行状况摘要
+- `incident_summary`: 安全事件与拦截情况摘要
+- `recommendations`: 后续安全改进建议
+
+### 4.4 风险监测与合规评估
+
+- 方法：`GET`
+- URL：`/api/v1/security/monitor`
+- 说明：基于互联网最新漏洞信息，评估当前企业的合规风险
+
+响应字段（`RiskMonitorResponse`）：
+
+- `detected_vulnerabilities`: 识别到的漏洞列表
+- `compliance_risks`: 合规风险点列表
+- `ai_assessment`: AI 对整体风险的评估说明
+
+## 5. Dify 集成与降级策略
+
+服务内部通过 Dify 完成大部分安全分析逻辑：
+
+- Dify 调用配置在 [config.py](app/core/config.py)：
+  - `DIFY_API_URL`
+  - `DIFY_API_KEY`
+- 请求由 [`SecurityService._call_llm`](app/services/analysis.py) 统一发起
+
+当 Dify 不可用（网络异常 / 超时 / 抛错）时：
+
+- 会自动降级为内置 Mock 数据
+- Mock 数据定义在 [`_get_mock_data`](app/services/analysis.py) 中
+- 保证接口始终能返回结构化 JSON，便于前端联调与联机 demo
+
+## 6. 数据存储与状态
+
+当前版本的 Security Service：
+
+- 不写入任何数据库（PostgreSQL / MongoDB）
+- 不记录历史分析结果或报告
+- 所有分析基于：
+  - 请求中传入的设备数据
+  - 内置 Mock 设备数据 `MOCK_DEVICES`
+  - 实时从 Dify 获取的分析结果
+
+后续如果需要：
+
+- 可以将分析结果落库到 PostgreSQL 或 MongoDB
+- 典型扩展：
+  - 安全日报历史查询
+  - 风险趋势分析
+  - 设备安全基线与偏离检测
+
+## 7. 快速调试示例（curl）
+
+确保容器已启动后，可以在宿主机直接运行：
+
+```bash
+# 1. 使用管理员 Token 调用安全分析（通过网关）
+curl -X POST "http://localhost:8080/api/v1/security/analysis" \
+  -H "Authorization: Bearer <admin_token>" \
+  -H "Content-Type: application/json" \
+  -d '{"devices": []}'
+
+# 2. 直接访问文档（网关统一入口）
+open "http://localhost:8080/docs/security/"
+```
+

microservices/security-service/app/schemas/payloads.py

-from typing import List, Optional
+from typing import List, Optional, Any, Union
 from pydantic import BaseModel
 
 class DeviceInfo(BaseModel):
@@ -14,9 +14,9 @@ class SecurityAnalysisRequest(BaseModel):
 
 class SecurityAnalysisResponse(BaseModel):
     summary: str
-    vulnerabilities: List[str]
-    suggestions: List[str]
-    risk_level: str
+    vulnerabilities: List[Union[str, dict, Any]]
+    suggestions: List[Union[str, dict, Any]]
+    risk_level: Optional[str] = "unknown"
 
 class AttackAdviceRequest(BaseModel):
     attack_type: str

microservices/security-service/app/services/analysis.py

@@ -18,7 +18,22 @@ class SecurityService:
             devices = MOCK_DEVICES
         
         device_str = "\n".join([f"{d.name} ({d.type}): Status={d.status}, Logs={d.logs}" for d in devices])
-        prompt = f"请分析以下网络设备的运行状态和日志，找出潜在的安全隐患，并给出风险等级（low, medium, high, critical）和修复建议。请以 JSON 格式返回，包含以下字段：summary, vulnerabilities (list), suggestions (list), risk_level。\n\n设备信息：\n{device_str}"
+        prompt = f"""你是一个高级网络安全分析专家智能体。请分析以下网络设备的运行状态和日志，找出潜在的安全隐患。
+        
+        设备信息：
+        {device_str}
+        
+        请严格遵守以下要求：
+        1. 必须强制使用中文回复。
+        2. 必须以合法的 JSON 格式返回结果，不要包含 Markdown 代码块标记。
+        3. 仅返回 JSON 数据本身。
+        
+        返回的 JSON 结构必须包含以下字段：
+        - summary (string): 简要的安全分析总结（中文）。
+        - vulnerabilities (list): 发现的漏洞列表，如果是复杂对象请包含 device, issue, risk_level 字段。
+        - suggestions (list): 针对性的修复建议列表（中文）。
+        - risk_level (string): 整体风险等级（low, medium, high, critical）。
+        """
         
         return await self._call_llm(prompt, "analysis", SecurityAnalysisResponse)
 
@@ -41,19 +56,41 @@ class SecurityService:
 
     async def _call_llm(self, prompt: str, mock_type: str, model_cls):
         try:
-            # 尝试调用 Dify
+            # 尝试调用 Dify (使用 streaming 模式，因为 Agent App 不支持 blocking)
             headers = {"Authorization": f"Bearer {settings.DIFY_API_KEY}", "Content-Type": "application/json"}
-            payload = {"inputs": {}, "query": prompt, "response_mode": "blocking", "conversation_id": "", "user": "security-system"}
+            payload = {"inputs": {}, "query": prompt, "response_mode": "streaming", "conversation_id": "", "user": "security-system"}
             url = f"{settings.DIFY_API_URL.rstrip('/')}/chat-messages"
             
+            full_answer = ""
             async with httpx.AsyncClient() as client:
-                resp = await client.post(url, json=payload, headers=headers, timeout=60.0)
+                async with client.stream("POST", url, json=payload, headers=headers, timeout=120.0) as resp:
                     if resp.status_code == 200:
-                    data = resp.json()
-                    answer = data.get("answer", "")
-                    json_data = self._extract_json(answer)
+                        async for line in resp.aiter_lines():
+                            if line.startswith("data: "):
+                                try:
+                                    # 处理 SSE 格式数据
+                                    json_str = line[6:].strip()
+                                    if not json_str:
+                                        continue
+                                    data = json.loads(json_str)
+                                    event = data.get("event")
+                                    # message 是 Chat App, agent_message 是 Agent App
+                                    if event in ["message", "agent_message"]:
+                                        full_answer += data.get("answer", "")
+                                except Exception as e:
+                                    # 忽略解析错误的行
+                                    continue
+                    else:
+                        # 读取错误响应体
+                        error_body = await resp.read()
+                        print(f"LLM Call Failed: Status={resp.status_code}, Response={error_body.decode()}")
+
+            if full_answer:
+                # print(f"DEBUG: Full LLM Answer: {full_answer}")
+                json_data = self._extract_json(full_answer)
                 if json_data:
                     return model_cls(**json_data)
+                    
         except Exception as e:
             print(f"LLM Call Error: {e}")