基于CoT驱动的网络攻击信息解释评判的优化方法

一种基于CoT驱动的网络攻击信息解释评判的优化方法，给定Prompt提供CoT的学习样板，将多个模型CoT生成的解释分别通过信息修正的自适应迭代检测、语义精度与偏差的控制、基于规则模板匹配的相似度进行融合迭代式修正优化，并结合标准黄金标签进行综合评判，使得不同模型的CoT不断学习和完善自身的解释能力，逐渐提高解释的准确性和质量，最终将不同模型CoT生成的答案维持在一个平衡状态，以此来弥补单一模型的不足，提高整体性能。本发明通过上述方法，能够有效地解决现有模型对网络攻击信息生成的解释答案存在的信息不够规范完整、准确性偏差等问题。