一种基于AI大模型的网络风险评估模型构建方法及系统

本发明公开了一种基于AI大模型的网络风险评估模型构建方法及系统，本发明涉及人工智能与网络安全技术领域，包括如下步骤：步骤S1：参与节点基于本地多源异构数据，通过动态分片机制将大模型拆解为多个语义独立的分片单元。该基于AI大模型的网络风险评估模型构建方法及系统，通过动态分片联邦蒸馏学习框架，有效解决了跨机构协作中数据隐私保护与AI大模型训练效率的固有矛盾。采用自适应参数分片机制将百亿级参数模型拆解为语义独立单元，结合局部差分隐私与参数混淆技术，确保敏感数据物理隔离的前提下，将通信开销降低，同时通过分层蒸馏验证体系实现威胁特征的跨域融合与攻击面盲点检测，使APT攻击检出率提升。