一种基于高并发调度大模型的数据安全分析方法

本发明公开了一种基于高并发调度大模型的数据安全分析方法，方法为：获取不同类型的安全事件进行向量化计算，并对向量特征进行识别和分类分批次，将相似类型的安全事件合并到一个批次的数据集中，输出N个批次的数据集；创建具有过个大模型实例的资源池，并将待处理的安全事件根据对应安全事件批次优先级在负载均衡策略下动态分配到当前负载最低的大模型实例；为每一大模型实例配置专门的记忆模块，用于存储历史事件信息及对应的分析结果；通过关联分析算法分析存储在记忆模块中的数据，寻找不同时间点上发生的类似事件之间的联系；最后基于最新的数据分析结果调整后续的风险评估策略。本发明实现了高效、准确的数据安全分析决策。