作为一个身处高压环境（通信+多业务线）的 PSIRT 负责人，你的工作痛点非常典型：信息过载、沟通成本高、资产定位难、响应时效要求高。

结合你刚才提到的 MCP（连接工具）、Agent（执行任务）、RAG（私有知识库），我为你设计了一套分阶段落地的 AI 提效方案。

第一阶段：智能情报感知与过滤（解决“漏看”和“看不过来”）

核心痛点：外部漏洞成千上万，真正影响通信设备或公司业务的只有很少一部分。人工筛选太慢。

落地措施：

1. 构建“情报分析 Agent” (利用 Skills)

   • 怎么做：搭建一个 Agent，接入 CISA KEV、NVD、Twitter 安全大V、GitHub Trending 等 RSS 源。
   • Skill 配置：编写一个提示词（Prompt），让 AI 扮演“资深安全分析师”。
   • 任务：
     • 每天早上自动抓取前一天的 Top 20 热点漏洞。
     • 关键词过滤：利用 LLM 的语义理解能力，而非简单的正则匹配。比如让 AI 关注：“是否涉及 Linux内核、通信协议（5G/SCTP）、数据库、Java中间件”等与你们技术栈相关的词。
     • 自动摘要：输出一份《每日威胁简报》，用中文一句话总结漏洞原理和利用难度。

2. 自动化 BOM 碰撞 (利用 RAG + MCP)

   • 背景：通信设备组件极其复杂。
   • 怎么做：
     • MCP 连接：通过 MCP 协议让 AI 连接到你们公司的 CMDB（配置管理数据库） 或 SCA（成分分析） 系统的 API。
     • 流程：当外部爆发一个漏洞（如 Log4j），Agent 自动通过 MCP 查询内部数据库：“查询所有使用 Log4j 版本 < 2.14.1 的产品线负责人”。
   • 效果：从“人工发邮件群发问谁用了”，变成“AI 1秒钟列出受影响产品清单和负责人名单”。

第二阶段：外场事件响应辅助（解决“回复慢”和“情绪劳动”）

核心痛点：客户问询邮件多，白帽子提交的报告质量参差不齐，回复需要既专业又得体。

落地措施：

1. 白帽子报告预处理助手 (Agent)

   • 场景：收到一封语焉不详的漏洞报告。
   • 怎么做：AI 自动读取邮件内容。
   • 能力：
     • 去重：对比历史漏洞库（RAG），判断是否为重复提交。
     • 定级建议：根据你之前制定的《评分标准》，AI 预判该漏洞的 CVSS 分数，并给出理由（例如：“虽然是 RCE，但需要物理接触，建议定级为中危”）。
     • 翻译与润色：如果是海外客户（英文）或白帽子语气激进，让 AI 翻译成平和、专业的中文摘要给你看；反之，帮你起草一份礼貌、专业的英文回复。

2. 客户公告生成器 (LLM 生成)

   • 场景：确认漏洞后，需要对外发公告（Advisory）。
   • 怎么做：将漏洞的技术细节扔给 AI。
   • Prompt： “请根据 CVE-202X-XXXX 的技术细节，参照华为/Cisco 的 PSIRT 公告模版，为我生成一份对外公告。语气要诚恳、专业，强调我们已经发布的补丁缓解措施。”

第三阶段：内部流程提效与质量控制（解决“扯皮”和“重复问答”）

核心痛点：研发总是问“这个漏洞为什么要修？”“怎么修？”，或者质疑定级。

落地措施：

1. PSIRT 智能问答机器人 (典型的 RAG 应用)

   • 知识库投喂：把你刚才评审的《开源组件漏洞风险评估规范》、公司的《安全红线》、《历史漏洞处置案例库》全部“喂”给 AI（向量化存储）。
   • 场景：研发在钉钉/飞书上问：“SCA 扫出了一个中危漏洞，必须修吗？”
   • AI 回答：AI 会检索刚才的规范，回答：“根据 V1.0 规范，如果是黑盒发现的中危漏洞，必须修复；如果是白盒发现且符合 S-02 场景，可以申请不受影响备案。请提供你的发现方式。”
   • 价值：拦截掉 80% 的基础咨询工作，让你专注于处理疑难杂症。

2. 定级辅助裁判 (Agent + CoT 思维链)

   • 场景：研发认为漏洞利用难度大，申请降级。
   • 怎么做：引入 EPSS（漏洞利用概率预测）数据接口。
   • AI 判决：你输入 CVE 编号，AI 分析：“虽然研发说利用难度大，但 EPSS 显示该漏洞在过去 24 小时内有在野利用攻击，且 POC 已公开。建议驳回降级申请，维持高危判定。”

总结：你需要搭建的“AI 数字化 PSIRT 员工”架构

建议你从小处着手，可以先尝试构建一个 “PSIRT Copilot”：

1. 大脑 (LLM)：使用 GPT-4 或 Claude 3.5（逻辑推理能力强）。
2. 记忆 (RAG)：
   • 内部规范文档（PDF/Word）。
   • 产品线归属表（Excel）。
   • 历史处置记录。
3. 工具手 (MCP/Skills)：
   • 搜索 Skill：Google Search / Bing Search（查外部情报）。
   • 数据库 Skill：连接内部 Jira/Bugzilla（查单、建单）。
   • 评分 Skill：CVSS 计算器。

你的第一步行动建议：

不要试图一下子建成大系统。明天就可以做的事： 把你们的所有 “处理规范” 和 “常见问题 FAQ” 整理好，使用类似 Coze (扣子) 或 Dify 这种低代码平台，搭建一个**“PSIRT 内部咨询助手”**，发布到公司的 IM 软件里。

这样，下次再有人问“这个漏洞要不要修”，你直接把机器人的链接甩给他就行了。这将是你感受 AI 提效最直观的第一步。