一种基于大语言模型的数据访问风险评估方法及系统

本申请涉及一种基于大语言模型的数据访问风险评估方法及系统，包括步骤当接收到任一用户端发出的访问请求指令时，识别所述用户端的身份信息，并基于预设规则识别访问请求指令，得到指令特征；将指令特征、身份信息以及接收到访问请求指令时的时间信息进行相互关联得到关联数据包，并发送至访问风险评估模型；风险评估模型识别关联数据包，判定是否启用上下文关联判断规则；当启用时，则判断当前的指令特征、身份信息以及时间信息之间的映射关系是否满足访问需求；当满足访问需求时，则向用户端分配对应的访问权限，并追溯用户路径信息。本申请具有提升数据访问风险评估的准确性，减少访问风险误报的情况出现的效果。