graph TD subgraph L1 [Layer 1: 数据与感知层] A1[多模态数据源] --> A2[标准化采集接口] A2 --> A3[分布式情报节点] A3 --> A4[隐私保护预处理] end subgraph L2 [Layer 2: 计算与推理层] B1[Claude Mythos核心模型] --> B2[硬件加速单元] B2 --> B3[安全沙箱环境] B3 --> B4[行为监控引擎] end subgraph L3 [Layer 3: 控制与决策层] C1[自适应策略生成器] --> C2[AI-SOAR引擎] C2 --> C3[风险评估量化模块] C3 --> C4[策略管理中心] end subgraph L4 [Layer 4: 编排与治理层] D1[Glasswing治理框架] --> D2[威胁情报共享协议] D2 --> D3[跨平台态势可视化] D3 --> D4[全生命周期审计流程] end subgraph C [安全控制点] FW[防火墙] EDR[终端检测与响应] SIEM[安全信息与事件管理] end L1 --"标准化数据流"--> L2 L2 --"推理结果与策略建议"--> L3 L3 --"执行指令"--> C C --"新日志/反馈数据"--> L1 L3 --"治理请求与审计数据"--> L4 L4 --"共享情报与评估基准"--> L2 L4 --"治理策略与合规要求"--> L3

    # 伪代码示意强化学习决策循环
    state = env.get_state() # 从感知层获取融合后的态势特征
    while not done:
        action = mythos_policy_network(state) # 根据当前策略选择行动
        next_state, reward, done = env.step(action) # 在安全沙箱中执行并观察结果
        # 更新策略网络参数（如PPO算法）
        update_policy(state, action, reward, next_state)
        state = next_state
    

sequenceDiagram participant S as 多源数据 participant L1 as 感知层 participant L2 as 推理层(Mythos) participant L3 as 决策层(AI-SOAR) participant C as 安全控制点 participant L4 as 治理层(Grasswing) participant E as 环境/攻击者 Note over S, L4: 阶段1: 多源威胁感知与数据融合 E->>S: 发起攻击/产生异常 S->>L1: 原始流量、日志、外部情报 L1->>L1: 清洗、格式化、隐私处理 L1->>L2: 标准化安全事件流与特征向量 Note over L2, L3: 阶段2: 风险分析与自适应策略生成 L4->>L2: 提供基准测试结果与共享情报 L2->>L2: Transformer推理 + RL策略优化(在沙箱) L2->>L3: 生成响应行动建议（含置信度） Note over L3, C: 阶段3: 安全编排与自动化执行 L3->>L3: AI-SOAR工作流编排、合规校验 L3->>C: 下发配置命令（防火墙规则、隔离指令等） C->>E: 执行防御动作，阻断攻击 Note over C, L4: 阶段4: 效果评估、情报共享与模型演进 C->>S: 产生新的日志/反馈数据 S->>L2: 反馈数据用于效果评估 L2->>L4: 生成匿名化高价值威胁情报 L4->>L4: 联盟内共享情报，更新知识库 L2->>L2: 利用反馈数据微调/再训练模型