Security × Systems × AI

Stella Shiina.

把复杂系统做快、做稳,也做得足够安全。

主要使用 Go 与 TypeScript 构建高性能服务、网络基础设施和安全工具,关注可测量的性能、明确的安全边界与可复现的实验。

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能力概览 / Evidence over ratings

能力不靠刻度,靠做过的系统。

从并发管线与内存布局,到认证边界、网络协议和可复现实验。每一组能力都关联到具体工程证据。

01

系统与性能工程

从内存布局、并发管线到真实网络通信,围绕可测量结果优化系统。

Go

用于 HTTP 服务、并发告警管线、认证服务与共识网络仿真。

  • Gin
  • Goroutine
  • Worker Pool
  • Go Testing
Performance

关注吞吐、延迟、GC 压力、连续内存布局与对象复用。

  • sync.Pool
  • Profiling
  • Memory Layout
Networked Systems

实践 TCP P2P、Gossip、WireGuard 与服务网关边界。

  • TCP P2P
  • Gossip
  • WireGuard
  • Caddy
02

安全与基础设施

把认证、授权、限流和网络访问控制放进服务设计与部署边界。

Access Control

实现 JWT、Redis Session、IP 黑白名单与滑动窗口限流。

  • JWT
  • bcrypt
  • Redis
  • forward_auth
Deployment

使用 Linux、Docker Compose、Caddy、Nginx 与 Cloudflare 部署和维护服务。

  • Linux
  • Docker
  • Caddy
  • Cloudflare
Secure Networking

围绕 WireGuard 内网访问、客户端配置生命周期与网关鉴权构建工具。

  • WireGuard
  • VPN
  • DNS
  • Network Boundary
03

安全分析与实验

将噪声数据压缩为可解释结果,并为实验保留复现与回溯路径。

Alert Intelligence

完成告警过滤、滑动窗口去重、15 维特征工程、Kafka 数据流与 LLM 事件审查。

  • SOC
  • WAF
  • Kafka
  • LLM
  • Deduplication
Clustering

基于 gonum 实现 K-Means++ 聚类,并以 Elbow 与 Silhouette 指标自动选择 K。

  • K-Means++
  • Elbow
  • Silhouette
  • Z-score
Reproducible Simulation

以受控随机种子、明确模型假设和结构化报告研究 PoW 网络行为。

  • Discrete Simulation
  • PoW
  • DAG
  • Experiment Design
04

Web 与工程协作

从快速原型到持续交付,用适合问题的工具完成可维护实现。

TypeScript

用于 Astro、Vue/Nuxt 与 Bun/ElysiaJS 的网站和服务原型。

  • Astro
  • Vue
  • Nuxt
  • Bun
  • ElysiaJS
Data & Storage

在服务中使用 PostgreSQL 与 Redis,并以 Kafka 接入流式安全日志。

  • PostgreSQL
  • Redis
  • Kafka
Delivery & AI Assistance

使用 GitHub Actions、CI/CD、MCP 与 AI Agent 辅助实现,保留人工验证和工程判断。

  • GitHub Actions
  • CI/CD
  • MCP
  • AI Agent

实习经历 / Experience

从噪声与边界中,整理出可运行的秩序。

SOC / 安全运营研发

E01

WAF 安全日志智能降噪与审查系统

Go 独立开发

面向多厂商 WAF/IDS 告警,将高噪声日志整理为可回溯、可审查的结构化安全事件,并完成 Kafka 数据流与 LLM 事件审查接入。数据来自一次历史离线样本验证,实际结果随输入数据、去重窗口与配置变化。

已完成

  • 使用 Go 完成 CSV 并行解析、五类噪声过滤和三轮滑动窗口去重合并。
  • 构建 15 维特征工程、K-Means++ 聚类、Elbow/Silhouette 自动选 K 与多通道输出。
  • 设计基于单连续缓冲区与偏移索引的 LogStore,降低 GC 扫描压力,并保留 log_id 回溯链路。
  • 接入 CSV 离线回放、Kafka JSON 批量消费与 Kafka 输出,并实现可选的大上下文粗审、详细审查及统一的 llm_review 输出。

结果

  • 历史离线样本中,155,501 条告警经 Phase 1 压缩为约 2,900 个结构化事件,缩减率 98.1%。
  • 平均每个输出事件合并 19 条原始告警,单个事件最多合并 12,000+ 条,并保留 log_id 回溯链路。
  • 本地 qwen3.5 样本审查中,4 路并发处理 30 个事件约 42 秒,30 事件样本错误率为 0%。
  • Go
  • Worker Pool
  • LogStore
  • K-Means++
  • Elbow
  • Silhouette
  • Kafka
  • LLM
技术细节
98.1%历史样本缩减155,501 条原始告警压缩为约 2,900 个结构化事件。
19 条/事件平均合并单个事件最多合并 12,000+ 条原始告警。
约 42 秒LLM 样本审查本地 qwen3.5、4 路并发处理 30 个事件。

一次历史离线样本验证

155,501 原始告警
≈3,000 可处置事件
98.1%历史样本缩减
19 条/事件平均合并
约 42 秒LLM 样本审查

网络安全 / 全栈研发

E02

WireGuard 内网安全访问系统

全栈开发,主导指定范围内的系统研发

为公司内网工控机提供基于 WireGuard 的安全 VPN 接入,覆盖客户端连接、配置文件与服务状态管理。

已完成

  • 设计客户端连接管理与配置文件生成、管理和生命周期流程。
  • 实现服务端状态与客户端管理界面。
  • 先以 Bun/ElysiaJS 快速验证原型,再迁移至 Go/Gin,并通过 Docker 完成交付。

结果

  • 形成可公开的 WireGuard UI 管理工具与项目仓库。
  • WireGuard
  • Go
  • Gin
  • Bun
  • ElysiaJS
  • Docker
公开成果
技术细节

选择项目 / Selected work

两种尺度:共识网络,与服务边界。

重点项目保留完整的技术路径与限制说明;在线入口和源码分别列出。

更多项目
03

安全接入管理工具

WireGuard UI

面向 WireGuard 安全接入场景的管理界面与服务端工具,是内网访问系统的公开成果。

04

多 Agent 协作式 Web 工程

AI Collaborative Web Engineering

与同伴使用 AI IDE TRAE 完成网页工程,通过 MCP、可编辑 Agent 与结构化提示组织协作。

工作方法 / Approach

先把假设说清楚,再让结果可以复现。

  1. 01

    性能与安全并重

    同时审视吞吐、延迟、内存和运行时停顿,以及认证、访问控制与边界配置。

  2. 02

    Security by Design

    让安全能力成为架构和服务边界的一部分,而不是上线后的补丁。

  3. 03

    从原理出发

    实现或验证关键机制,用小而清晰的工具解决实际工程问题。

  4. 04

    可复现,可解释

    固定随机种子、明确参数并保留结构化输出,让结果能够复现、回溯与讨论。

  5. 05

    AI 辅助,工程判断主导

    用 AI 加速生成、重构、优化与文档工作,同时保留人工验证和责任边界。