信息安全研究 ›› 2025, Vol. 11 ›› Issue (E2): 67-.

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基于多任务场景的大模型网络安全等级保护 知识增强方法

刘楠陶源
  

  1. (公安部第三研究所上海200031)
    (网络安全等级保护与安全保卫技术国家工程研究中心上海200031)
  • 出版日期:2025-12-27 发布日期:2025-12-27
  • 通讯作者: 刘楠 硕士,研究实习员.主要研究方向为网络安全等级保护、关键信息基础设施保护、人工智能安全. liunan1@gass.ac.cn
  • 作者简介:刘楠 硕士,研究实习员.主要研究方向为网络安全等级保护、关键信息基础设施保护、人工智能安全. liunan1@gass.ac.cn 陶源 博士,副研究员.主要研究方向为网络安全等级保护、关键信息基础设施保护、人工智能安全. taoyuan@gass.ac.cn
  • 基金资助:
    国家重点研发计划项目(2018YFB0803503);网络安全等级保护与安全保卫技术国家工程研究中心开放课题(C216403);公安部第三研究所2023年度科研优青班项目(KYC23282)

  • Online:2025-12-27 Published:2025-12-27

摘要: 针对大模型缺乏网络安全等级保护知识能力问题,提出一种基于多任务场景的CCPMT.首先构建网络安全等级保护专家知识库;然后使用稠密检索器基于给定的查询提示词,从网络安全等级保护专家知识库中检索一组相关文本序列并计算检索准确似然度;接下来利用大模型作为评分函数,计算每个相关文本序列对于给定查询提示词和大模型生成内容的准确似然度;最后通过最小化检索准确似然度和生成准确似然度的KL散度来训练稠密检索器,并异步更新数据存储索引,从而适用于无法访问内部参数的大型黑盒模型.在多种大模型上的对比实验结果表明,CCPMT有效提升了大模型在网络安全等级保护领域的知识能力.

关键词: 人工智能, 自然语言处理, 大模型, 网络安全等级保护

中图分类号: