面向符合乌克兰网络安全法规的基于LLM的自动化安全画像方法研究
密码学与安全
2026-04-09 v1 人工智能
摘要
近年来，各领域信息技术的发展速度急剧加快，迫使网络安全专家不断审查现有流程，以防止未经授权访问机密信息。以乌克兰为主要案例研究，本文探讨了将国际最佳实践——具体而言为ISO/IEC 27001和NIST网络安全框架——融入国家监管体系的过程。重点在于从传统合规模式向基于风险的方法的转变，这体现在近期乌克兰规范性文件的采纳中。此外，我们提出了一种利用大型语言模型（LLM）增强检索增强生成（RAG）来自动化开发目标安全画像的方法。通过整合国家法规和组织策略的向量数据库，所提出的基于RAG的顾问降低了人工复杂性，减少了人为错误，并确保技术控制与法律要求之间的一致性。本研究通过为高强度混合威胁环境中的人工智能辅助网络安全管理提供结构化工作流程，对该领域做出了贡献。
引用
@article{arxiv.2604.06274,
title = {Towards the Development of an LLM-Based Methodology for Automated Security Profiling in Compliance with Ukrainian Cybersecurity Regulations},
author = {Daniil Shafranskyi and Iryna Stopochkina and Mykola Ilin},
journal= {arXiv preprint arXiv:2604.06274},
year = {2026}
}
备注
12 pages, 2 figures