原始数据                                                                                                标准数据（自动化）

投票机制：是A1与A/的协同工作一种工作方式、通过三个模型对墨云自有模型标注的数据进行投票。例如: Lama，里千问，OpenAl（DeepSeek）。

举例子：在一次标注数据基础上100万，简短经验知识蒸馏方案提取高质量的数据到20万。

AI智能体的意图理解以及自主完成指定任务是基于自然语言大模型应用领域的核心任务，它使智能体能够准确识别用户的真实场景，并调取适用的数据，结合大模型算法，最终为用户输出完整的工作成果或建议。

基于现有网络拓扑+流量日志，绘制全局视角的阵地防御地图;重点关注安全事件自动立案调查，提前发现未知威胁和潜在风险。按时间轴拆解攻击阶段（侦察一武器化一渗透），关联流量/日志/威胁情报，还原攻击路径与入侵全过程，图形化展示攻击源一途经节点一防御拦藏全链条过程，实现攻击链全景追院。通过可视化形式直观展示纵深防御体系的检测情况，对各条防线设备的检测和防护能力进行检验，帮助优化威胁检测和安全防护策略。

告别安全告警的“人海战术”与“疲劳值守”通过AI智能体实现全自动、高精准、分级别的7x24小时安全运营，构筑永不疲倦的数字防线。

提升响应效率：打破8小时工作制，消除监控盲区，关键事件秒级通知，实现“分钟级”响应

优化人力资源：AI完成初级研判与通知，释放专家资源聚焦于深度威胁狩猎与战略规划。报告自动生成，节省人力成本

企业设备类型多（服务器、IoT 设备、网络设备等）、数量多，影子资产隐蔽性强，资产变更（端口、服务、账号变更）难以及时同步，导致资产纳曾不全面易出现“防护盲区”，影响安全策略精准落地。通过构建资产管理智能体，从安全设备数据中发现影子资产，结合资产变更进行主动校正，提升资产纳管比例;关联资产相关多源数据，进行动态风险量化评估，能够有效识别资产潜在风险。

面对指数级增长的告警数据，传统人工处理方式效率极低，亟需自动化、智能化的系统来快速处理和分析告警信息，利用小模型、聚类算法和自然语言处理技术构建多层告警降噪智能体，保证准确率的情况下实现告警降噪。

多层告警降噪：通过规则特征选，相似告聚合，基线模型检测多层过滤手段，实现更加准确且高效的告降噪;

多技术组合：结合专家经验和NLP技术，通过与过往误报的特征和payload相似度进行计算，准确识别业务误报。
应用成效：原始告警基于规则和聚类模型归并，再经技战术聚合后的告警，经AI研判后得到需人工复核的有效告警，降噪比率达99%以上。

网络安全运营智能体实现告警研判的全流程赋能，通过构建告警分析思维链，指导大模型自动研判告警，并对接安资、态势感知、全流量等平台，实现告警融合、告警降噪、告警研判和攻击溯源，缩短研判时间80%以上，缩短告警处置闭环时间70%以上

策略管控智能体针对策略体系中存在的宽松模糊、冲突矛盾、优化滞后等问题，依托大模型并结合大数据分析和自动化技术，实现对策略的智能识别、检测与优化，有效提升策略科学性与执行效能，降低管理成本与风险。

针对“高危漏洞利用、高危端口暴露、弱口令失陷” 三大基础安全顽疾，通过定制化 AI智能体，穿透式解决 “漏洞修复滞后、端口管控粗放、口令策略失效
，的治理痛点，实现从“合规性扫描” 到“实战化防御”的能力跃迁，为网络筑牢基础安全防线。

应用效果：1、针对"两高一弱”问题，平台可根据企业的县体情况，制定针对性的治理策略，通过精准的分析和处理，有效解决"两高一弱”带来的安全隐患,

2、在治理过程中，平台会对治理效果进行实时评估，根据评估结果及时调整治理策略，确保"两高一弱”问题得到彻底解决，提升企业的网络安全水平