一种基于分段式大模型的等保自动化测评方法、装置及设备与流程

本发明涉及信息处理，特别是指一种基于分段式大模型的等保自动化测评方法、装置及设备。

背景技术：

1、网络安全等级保护制度是我国信息安全领域的基本制度，要求各类信息系统定期开展安全测评工作。等保测评涉及安全物理环境、安全通信网络、安全区域边界、安全计算环境、安全管理中心等多个层面，每个层面包含大量检查点，测评人员需逐项核查系统配置、收集证据、记录结果并判定符合情况。传统等保测评长期依赖人工方式完成，测评人员需要手动登录设备、执行命令、分析配置文件、逐项填写检查结果，整个测评过程耗时长、成本高、效率低，且测评人员水平参差不齐容易导致标准执行不统一和关键细节遗漏。在此背景下，部分自动化测评工具开始出现，主要采用基于规则引擎的脚本匹配方式，通过预定义的正则表达式或关键词匹配来提取配置信息，但规则维护成本高、泛化能力差，难以应对不同厂商、不同版本的设备配置差异。

2、随着人工智能技术的发展，已有研究尝试利用大语言模型来提升等保测评的自动化水平。然而，现有基于大语言模型的解析方案通常将整份配置文件和所有检查点的提示词一次性送入模型，当文件内容较长或检查点较多时，模型容易出现“幻觉”现象，即生成与原始文件内容不符的虚构数据，导致提取结果不可靠。同时，在长上下文中模型注意力容易被分散，进一步降低了解析精度。现有工具通常只提供一种解析方式，面对不同格式的配置文件时适应性不足。此外，标签定义缺乏标准化规范，大模型返回的标签键名格式不一致时缺乏自动修复机制，容易导致后续数据处理链路断裂。结果记录生成和符合情况判定逻辑硬编码在程序中，无法灵活配置；检查点之间缺乏联动规则处理机制，当一个检查点的标签值发生变化时，无法自动触发关联检查点的状态更新和重新判定。现有方案采用串行方式逐个处理检查点，当检查点数量较多时整体处理耗时过长。因此，亟需一种能够有效避免大模型幻觉、支持多种解析方式、具备标准化标签体系和灵活判定机制的等保自动化测评方法。

技术实现思路

1、本发明提供了一种基于分段式大模型的等保自动化测评方法、装置及设备，解决了大模型处理长文本配置文件时准确性较差、测评处理效率较低的问题。

2、为解决上述技术问题，本发明的技术方案如下：

3、本发明实施例提供一种基于分段式大模型的等保自动化测评方法，包括：

4、获取待测评配置文件、解析模式数据，以及与所述待测评配置文件对应的等保测评检查点集合，所述等保测评检查点集合包括多个待测评检查点；

5、对所述等保测评检查点集合按照预设的分组规则进行划分，得到多个检查点分组；

6、根据解析模式数据对所述多个检查点分组进行分段解析，得到初始标签答案集合；

7、对所述初始标签答案集合进行标准化修复与合并处理，得到标准化标签答案集合；

8、将所述标准化标签答案集合输入脚本判定模型进行处理，得到等保测评结果数据。

9、可选的，对所述等保测评检查点集合按照预设的分组规则进行划分，得到多个检查点分组，包括：

10、获取所述等保测评检查点集合中每个待测评检查点的条款编号；

11、将具有相同条款编号的待测评检查点划分至同一检查点分组，得到多个初始分组；

12、对每个初始分组中所有检查点在解析时所需提示词的总字符长度进行统计，得到初始分组对应的提示词长度值；

13、将提示词长度值与预设长度阈值进行对比，确定待拆分分组和未拆分分组，所述待拆分分组对应的提示词长度值大于或等于预设长度阈值，所述未拆分分组对应的提示词长度值小于预设长度阈值；

14、根据所述预设长度阈值，对所述待拆分分组进行拆分，得到多个拆分子分组，每个拆分子分组对应的提示词长度值小于预设长度阈值；

15、对所述多个拆分子分组和未拆分分组进行整合，得到多个检查点分组。

16、可选的，根据解析模式数据对所述多个检查点分组进行分段解析，得到初始标签答案集合，包括：

17、在所述解析模式数据为第一预设值时，根据每个检查点分组中包含的检查点，从所述待测评配置文件中提取与所述检查点相关联的配置信息片段，得到多个配置信息片段，每个配置信息片段对应一个检查点分组；将所述多个配置信息片段输入大语言模型进行解析，得到多个初始标签答案子集；将所述多个初始标签答案子集进行汇总，得到初始标签答案集合；

18、在所述解析模式数据为第二预设值时，将所述待测评配置文件按行读取，得到文件行数据；将所述文件行数据输入用户配置的解析脚本模型中进行处理，得到脚本解析结果；对所述脚本解析结果按照预设的标签格式进行标准化处理，得到初始标签答案集合。

19、可选的，将所述多个配置信息片段输入大语言模型进行解析，得到多个初始标签答案子集，包括：

20、对所述多个检查点分组的数量进行统计，得到分组数量值；

21、根据所述分组数量值，确定并发处理线程数；

22、按照所述并发处理线程数，将各检查点分组对应的配置信息片段分配至不同线程；

23、通过多个线程并发调用大语言模型，使各检查点分组对应的配置信息片段并行输入大语言模型，所述大语言模型对并行输入的多个配置信息片段进行处理后，并行输出各检查点分组对应的初始标签答案子集。

24、可选的，对所述初始标签答案集合进行标准化修复与合并处理，得到标准化标签答案集合，包括：

25、遍历所述初始标签答案集合中的每个初始标签键名，并根据预设的标签命名规范对每个初始标签键名进行检查，确定目标标签键名；

26、对所述目标标签键名进行格式修复处理，得到标准标签键名；

27、根据所述标准标签键名，对所述初始标签答案集合中的目标标签键名进行替换，得到中间标签答案集合；

28、对所述中间标签答案集合中具有相同标准标签键名的标签值进行合并，得到标准化标签答案集合。

29、可选的，将所述标准化标签答案集合输入脚本判定模型进行处理，得到等保测评结果数据，包括：

30、根据所述标准化标签答案集合，确定多个检查点；

31、所述脚本判定模型对多个检查点进行处理，确定等保测评结果数据。

32、可选的，所述脚本判定模型对多个检查点进行处理，确定等保测评结果数据，包括：

33、根据预设评价规则对所述多个检查点进行处理，得到待处理检查点的测评数据；

34、根据预设的检查点依赖规则，确定关联检查点，所述关联检查点包括依赖于所述待处理检查点的下游检查点；

35、根据预设评价规则对所述关联检查点进行处理，得到关联检查点的测评数据；

36、对所述待处理检查点的测评数据和关联检查点的测评数据进行汇总，得到等保测评结果数据，所述等保测评结果数据包括测评结果记录与符合程度得分数据。

37、本发明实施例还提供一种基于分段式大模型的等保自动化测评装置，包括：

38、获取模块，用于获取待测评配置文件、解析模式数据，以及与所述待测评配置文件对应的等保测评检查点集合，所述等保测评检查点集合包括多个待测评检查点；

39、处理模块，用于对所述等保测评检查点集合按照预设的分组规则进行划分，得到多个检查点分组；根据解析模式数据对所述多个检查点分组进行分段解析，得到初始标签答案集合；对所述初始标签答案集合进行标准化修复与合并处理，得到标准化标签答案集合；将所述标准化标签答案集合输入脚本判定模型进行处理，得到等保测评结果数据。

40、本发明实施例还提供一种计算设备，包括：处理器、存储有计算机程序的存储器，所述计算机程序被处理器运行时，执行上述的方法。

41、本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，存储有指令，当所述指令在计算机上运行时，使得计算机执行上述的方法。

42、本发明的技术方案至少包括以下效果：

43、本发明的上述方案通过获取待测评配置文件、解析模式数据，以及与所述待测评配置文件对应的等保测评检查点集合，所述等保测评检查点集合包括多个待测评检查点；对所述等保测评检查点集合按照预设的分组规则进行划分，得到多个检查点分组；根据解析模式数据对所述多个检查点分组进行分段解析，得到初始标签答案集合；对所述初始标签答案集合进行标准化修复与合并处理，得到标准化标签答案集合；将所述标准化标签答案集合输入脚本判定模型进行处理，得到等保测评结果数据，提高了等保测评时长文本解析的准确性和整体测评的处理效率。