基于大语言模型的云端智能主动防御方法

本发明提出了一种基于大语言模型(LLM)的云端智能主动防御方法。首先，利用LLM自动调用多种安全工具采集和重建云平台网络数据，实现了自动化、易扩展的云端网络数据采集工具。对采集得到数据解析后，基于LLM文本理解能力实现了对云端环境的智能危险评估和故障检测。随后，分解防御任务为多个子任务并调用LLM进行推理和防御决策，在考虑安全指标基础上，能够充分保障资源利用和用户体验。同时，通过LLM的编程能力，实现了防御策略的自动化部署和更新。最后，LLM对防御策略执行资源消耗和服务质量的评估和反馈，逐步了提升本方法的综合防护能力。采用本研究公开的技术方案，可以为云平台提供全面、智能且应对未知威胁的能力，显著提高云平台安全性。