本发明涉及数据安全，具体的说是一种基于大语言模型和ai-agent的数据安全智能巡检方法及系统。
背景技术：
1、随着数据量的爆炸式增长，数据安全管理面临着前所未有的挑战。传统的数据安全监控方法无法有效应对大规模、动态变化的安全威胁，且常常依赖于人工判断，易于出错且效率低下。因此，迫切需要一种能够实时、自动化监控并响应安全威胁的新方法。
技术实现思路
1、本发明针对目前技术发展的需求和不足之处，提供一种基于大语言模型和ai-agent的数据安全智能巡检方法及系统，实现对数据安全威胁的及时识别和响应，有效提高数据安全管理的效率和准确性。
2、第一方面，本发明提供一种基于大语言模型和ai-agent的数据安全智能巡检方法，解决上述技术问题采用的技术方案如下：
3、一种基于大语言模型和ai-agent的数据安全智能巡检方法，其包括如下步骤：
4、s1、建立一个智能巡检系统，其包括：ai-agent、巡检模块、通过交互界面管理并协调ai-agent和巡检模块的中央调度系统，用户通过交互界面，利用巡检模块预先设置巡检规则和应急响应策略，利用ai-agent在指定的巡检节点上自动收集安全相关数据；
5、s2、预先训练一个识别潜在安全威胁和异常行为的llama-2模型；
6、s3、ai-agent在巡检节点实时收集数据流，利用预先训练好的llama-2模型对收集数据进行语义分析，识别出潜在的安全威胁和异常行为，进而触发启动预设的应急响应策略，并生成安全报告；
7、s4、用户通过交互界面查看语义分析结果和安全报告。
8、可选的，ai-agent在巡检节点实时收集的数据流包括访问日志、交易记录、用户行为数据。
9、可选的，预设的应急响应策略包括隔离受威胁的系统部分、发出安全警报。
10、可选的，生成的安全报告包含威胁详情、影响评估和响应措施，交互界面支持导出和可视化展示安全报告。
11、可选的，用户通过交互界面，利用巡检模块定时更新巡检规则和应急响应策略；
12、ai-agent通过持续学习机制，根据历史巡检数据流和新出现的安全威胁模式进行自我优化。
13、第二方面，本发明提供一种基于大语言模型和ai-agent的数据安全智能巡检系统，解决上述技术问题采用的技术方案如下：
14、一种基于大语言模型和ai-agent的数据安全智能巡检系统，其包括：
15、构建模块，用于建立一个智能巡检系统，其包括：ai-agent、巡检模块、通过交互界面管理并协调ai-agent和巡检模块的中央调度系统，用户通过交互界面，利用巡检模块预先设置巡检规则和应急响应策略，利用ai-agent在指定的巡检节点上自动收集安全相关数据；
16、训练模块，用于预先训练一个识别潜在安全威胁和异常行为的llama-2模型；
17、ai-agent，用于在巡检节点实时收集数据流，并调用预先训练好的llama-2模型对收集数据进行语义分析，识别出潜在的安全威胁和异常行为，进而触发启动预设的应急响应策略，并生成安全报告；
18、交互界面，用于辅助用户查看语义分析结果和安全报告。
19、可选的，ai-agent在巡检节点实时收集的数据流包括访问日志、交易记录、用户行为数据。
20、可选的，用户通过交互界面，利用巡检模块预先设置的应急响应策略包括隔离受威胁的系统部分、发出安全警报。
21、可选的，生成的安全报告包含威胁详情、影响评估和响应措施，交互界面支持导出和可视化展示安全报告。
22、可选的，用户通过交互界面，利用巡检模块定时更新巡检规则和应急响应策略；ai-agent通过持续学习机制，根据历史巡检数据流和新出现的安全威胁模式进行自我优化。
23、本发明的一种基于大语言模型和ai-agent的数据安全智能巡检方法及系统，与现有技术相比具有的有益效果是：
24、1、本发明通过大语言模型和ai-agent的结合，可以实现对数据安全威胁的及时识别和响应，有效提高数据安全管理的效率和准确性；
25、2、本发明特别强调了实时监控、自动响应和持续优化的能力，有效应对了当前数据安全管理领域的挑战，不仅提高了数据安全管理的效率，也显著提升了安全威胁应对的准确性和时效性。
1.一种基于大语言模型和ai-agent的数据安全智能巡检方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于大语言模型和ai-agent的数据安全智能巡检方法，其特征在于，ai-agent在巡检节点实时收集的数据流包括访问日志、交易记录、用户行为数据。
3.根据权利要求1所述的基于大语言模型和ai-agent的数据安全智能巡检方法，其特征在于，预设的应急响应策略包括隔离受威胁的系统部分、发出安全警报。
4.根据权利要求1所述的基于大语言模型和ai-agent的数据安全智能巡检方法，其特征在于，生成的安全报告包含威胁详情、影响评估和响应措施，交互界面支持导出和可视化展示安全报告。
5.根据权利要求1所述的基于大语言模型和ai-agent的数据安全智能巡检方法，其特征在于，用户通过交互界面，利用巡检模块定时更新巡检规则和应急响应策略；
6.一种基于大语言模型和ai-agent的数据安全智能巡检系统，其特征在于，其包括：
7.根据权利要求6所述的基于大语言模型和ai-agent的数据安全智能巡检系统，其特征在于，ai-agent在巡检节点实时收集的数据流包括访问日志、交易记录、用户行为数据。
8.根据权利要求6所述的基于大语言模型和ai-agent的数据安全智能巡检系统，其特征在于，用户通过交互界面，利用巡检模块预先设置的应急响应策略包括隔离受威胁的系统部分、发出安全警报。
9.根据权利要求6所述的基于大语言模型和ai-agent的数据安全智能巡检系统，其特征在于，生成的安全报告包含威胁详情、影响评估和响应措施，交互界面支持导出和可视化展示安全报告。
10.根据权利要求6所述的基于大语言模型和ai-agent的数据安全智能巡检系统，其特征在于，用户通过交互界面，利用巡检模块定时更新巡检规则和应急响应策略；
