元の名称記録: 厦门市美亚柏科信息安全研究所有限公司

本发明属于大模型技术领域，公开了基于多智能体的数据分析报告生成方法、装置及存储介质，包括：获取目标数据表的元数据信息，基于业务知识库，生成包含标准化数据项及其合规性规则的结构化数据表；基于检测指标知识库，配置相应的数据质量检测规则；利用数据抽样智能体，根据数据敏感度、时间维度和业务重要性对结构化数据表的数据进行分层抽样；利用分布式流处理引擎对抽样数据集进行校验；通过检测结果生成智能体输出数据项级合格率、问题原因、变化趋势；通过检测报告生成智能体调用数据报告知识库中的报告模板，以可视化图表的方式展示上述信息。使得数据质量分析及报告生成方法能够深度融合业务知识、实现全流程自动化与智能化。

本发明涉及信息安全技术领域，公开了一种基于多模态人工智能分析公开数据中风险信息的方法，该方法包括：采集多模态数据，对多模态数据进行数据预处理；提取预处理后的各模态数据的高维特征；获取各模态数据的高维特征的置信度分数；将模态可用性向量与置信度分数输入多模态融合模型，计算注意力融合权重；根据注意力融合权重对各模态数据的高维特征加权融合，生成多模态联合特征表示；基于多模态联合特征表示，输出风险概率及类型标签；当输出的风险概率超过预设阈值时，生成结构化预警事件，并自动推送至后续处置系统触发联动响应。本发明对公开数据中风险信息的精准、高效、自适应识别与处置，有效提升了网络安全防护的自动化水平和响应效率。

本发明属于人工智能与数据分析领域，公开了一种基于多源数据融合与大模型研判的个人风险预警方法，包括：构建关键词知识库与关键词积分模型；采集用户的线上行为数据和线下行为数据；对采集到的数据进行治理，形成标准化数据集；通过关键词积分模型，将标准化数据集与关键词知识库进行匹配，根据关键词所属词汇分类子库的权重计算用户的关键词积分；当目标用户的关键词积分满足研判机制触发条件时，触发研判机制，将标准化数据集中目标用户的数据输入至大语言模型；使用大语言模型研判目标用户的潜在风险等级；根据研判出的风险等级，生成并输出相应的干预提示信息。本发明显著提升了预警的准确率、效率与可靠性，同时保证了分析过程的可解释性。

本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种基于大模型的数据分析方法及系统，该系统包括：知识库管理模块，用于创建并管理知识库；可视化构建模块，用于基于业务需求，以可视化方式编排数据分析任务；数据分析任务管理模块，用于基于所述知识库对所述数据分析任务进行处理，得到处理结果；任务调试模块，用于对所述数据分析任务进行调试，以追踪所述数据分析任务的处理流程，并追踪所述处理结果是否满足预设条件；任务输出模块，用于通过预设服务接口，输出所述处理结果满足所述预设条件的数据分析任务。该系统实现了高效、智能的数据分析，并且实现了对数据分析任务的全流程可视化管理。

本发明涉及态势感知技术领域，具体涉及一种基于大模型的互联网态势感知系统、方法及存储介质，系统包括构建模组，用于获取并检测用户画像和用户行为数据；按照事件预警规则、区域预警规则和组织预警规则，生成事件预警信息、区域预警信息和组织预警信息；并将其输入大模型；推荐模组，用于获取大模型输出的推荐结果和决策原因；并自适应进行组装；迭代模组，用于根据推荐结果和用户评价，对大模型的输入进行降序评分；提取事件、区域和组织中评分最高的提示词，优化大模型的提示词库。利用大模型的泛化能力和丰富的外部知识，在处理多类推荐任务时，能够给出更准确的推荐结果，同时生成决策原因，使得态势感知系统更智能化、更透明、更自适应。