## 业务价值主张
加速汽车/工业系统的 ISO 26262 合规性，通过自动化安全分析同时保持严格的审计标准。
## 工作原理
该工作流采用端到端的自动化流程：
1. **系统描述上传**：工程师上传系统描述文件
2. **危险识别**：LLM 自动识别潜在危险
3. **风险评估**：LLM 根据 ISO 26262 标准进行风险评分
4. **缓解策略生成**：生成符合标准的缓解措施
5. **审计就绪报告**：自动生成完整的审计报告
## 关键优势
### 时间效率
– 比手动 HAZOP/FMEA 会话快 50-70%
– 即时报告生成 vs 数周的文档工作
### 风险缓解
– 预验证模板减少人为错误
– 自动生成的追溯性简化审计流程
## 治理控制
– 人工介入：所有 LLM 输出需要工程师签字确认
– 版本跟踪：完整的修改历史记录
– 审计模式：导出所有决策理由
## 技术需求
– 在现有 n8n 实例上运行
– Docker 部署（<1小时设置）
– 可选集成 JAMA/DOORS
## 设置和使用
### 先决条件
– Docker（安装指南）
– Docker Compose（安装指南）
– n8n 实例（免费自托管或云端付费版）
– OpenAI API 密钥（获取密钥）
企业级部署：在 IT 基础设施团队支持下，此解决方案可转变为可扩展的 AI 安全助手，提供类似工程协同工具功能的实时 HARA 指导。
## 验证与限制
### AI 辅助分析考虑因素
| 优势 | 缓解策略 | 实施示例 |
|——|———-|———-|
| 快速危险识别 | 人工验证层 | 工作流中的手动审查节点 |
| 一致的 S/E/C 评分 | 基于规则的验证 | ASIL-D → 冗余检查 |
| 边缘情况覆盖 | 与历史数据交叉参考 | 与事件数据库集成 |
### 关键验证步骤
– n8n 中的 AI 输出审查节点
– 版本控制：提示版本与 ISO 标准版本关联
– Git 跟踪 ai_models/training_data/ 的更改
– 审计跟踪：提供日志结构
## 工作流节点架构
该工作流包含以下核心节点：
– **手动触发器**：启动工作流执行
– **文件读取节点**：读取系统描述文件
– **AI 代理节点**：进行危险识别、风险评估和缓解策略生成
– **语言模型节点**：使用 GPT-4.1-mini 进行分析
– **文件转换节点**：处理文本和二进制数据转换
– **文件写入节点**：生成各阶段报告
– **内存缓冲区**：维护会话上下文
工作流分为三个主要阶段：
1. 危险识别阶段
2. 风险评估阶段
3. 缓解策略生成阶段
每个阶段都生成独立的审计报告，确保完整的追溯性和合规性。
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