一种基于大模型的堡垒机敏感数据识别方法

本申请涉及信息安全技术领域，公开了一种基于大模型的堡垒机敏感数据识别方法，包括以下步骤：通过对堡垒机采集的非结构化数据进行预处理，并对大模型进行预训练，在预处理完成之后，构建动态知识图谱用于存储和管理敏感实体与其关系，所述动态知识图谱根据实时监测到的新数据进行更新，基于上述动态知识图谱中的敏感数据特征，对预训练的大模型进行剪枝和轻量化处理，将动态知识图谱中提取的实体特征与模型输出的语义特征进行融合，随后对敏感数据进行识别分类，识别分类完成后，根据分类结果动态调整拦截阈值。本发明采用了动态调整拦截阈值的技术方案，实现了对敏感数据的精准分类，解决了固定阈值难以处理复杂多变数据特征的不足。