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用 AI 做等保2.0:等保测评软件/测评工具/测评系统的工程化落地 摘要:这篇聊聊我在做等保2.0测评、等保整改、等保复测时,一个更工程化、更适合做成“等保测评系统/等保测评平台”的思路:把大语言模型(LLM)当“脑”,把智能体(Agent)当“手脚”,让测评走“先证据、后结论”的路线,把资产梳理、基线核查、漏洞扫描、日志取证、证据归档、报告初稿和整改验证清单串成一条自动化流水线,尽量减少人工搬运与口径漂移。 关键词:等保测评软件、等保测评工具、等保测评系统、等保测评平台、等级保护测评、等保2.0测评、等保整改、等保复测、测评报告、证据链、基线核查、漏洞扫描、RAG、LLM、Agent 各位吧友好。 现在做等保/整改/复测,是不是越来越像在打两份工: 白天跑现场做资产梳理、扫漏、基线核查; 晚上回酒店/回家补截图、搬Excel、排Word、拼证据链。 最离谱的是:明明是安全工程师,最后都快修成“截图取证工程师”了。 我这篇想聊一个更工程化的思路:把大模型(LLM)当“脑”,把智能体(Agent)当“手脚”,把等保测评做成一条“先证据、后结论”的自动化流水线,尽量做到少填表、少搬运、多洞察。说白了,就是把大家日常“人肉交付”的经验沉淀成一套可复用的等保测评工具/等保测评软件能力,让结果更一致、证据更可复核。 -------------------- 一、合规焦虑到底从哪来 吧里做过项目的应该都懂,痛点基本就这三类: 1)预算紧缩 vs 要求提高 等保、关保、密评、数据合规一起上,抽查更频繁,但人和时间没变多。 2)工程效率 vs 交付质量 大量时间消耗在资产清单维护、文档编写、截图取证、Excel填报、证据整理,真正做技术验证和风险研判的时间被挤掉了。 3)“拿证思维” vs 风险闭环 很多整改建议太模板化:写得漂亮但不好落地,开发看不懂也不想看,最后高危问题拖着不闭环。 -------------------- 二、为什么脚本/扫描器不够:缺的是“把条款落到工程细节” 传统自动化工具解决的是“手”的问题:能扫、能导出; 但解决不了“脑”的问题:条款怎么解释、哪些检查项适用、证据怎么组织、评分怎么判、整改怎么写才可执行。 要把测评真正做成可复用能力,我更认可的组合是: 1)RAG:给AI装“法规与口径库” 把等保2.0基本要求、评分细则、实施指南、组织内部制度(账号管理、变更流程、日志留存策略等)做成可检索、可引用的知识库。模型输出结论时要能追溯来源,避免“一本正经瞎写”。 2)Agent:给AI装“工具编排能力” 在受控权限下调度资产探测、漏洞扫描、基线核查、日志取证、证据归档,让流程从“人来回切工具”变成“一条任务链自动跑完”。 3)证据优先:先证据后结论 等保测评本质是“证据证明符合性”。真正能让交付稳定的,不是更会写报告,而是每条结论都能关联:证据来源、采集时间、采集方式、原始数据、评分依据。 -------------------- 三、把“条款”变“检查项”:更像交付而不是写作文 我自己做项目时,会把每个要求至少拆成四件事: (1)要求是什么(条款口径) (2)怎么查(检查方法) (3)拿什么证明(可复核证据) (4)怎么判(判定与评分要点) 然后让流程自动生成检查清单,并把证据目录结构固定下来: 哪个检查项对应哪些截图/导出/日志片段,统一归档路径 + 时间戳 + 索引。 这样最大的好处是:换人交付也不会“口径漂移”,复测也不会“证据找不到”。 -------------------- 四、一个更像“流水线”的AI测评工作流(落地版) 按工程化思路,基本可以跑成这样: 1)输入:系统等级(2/3级)、部署形态(本地/云/混合)、关键组件、业务特性(互联网暴露面、接口数量、数据类型) 2)输出检查清单:条款适用性 + 检查方法 + 证据要求 3)自动执行:资产探测/CMDB对齐、漏洞扫描、基线核查、配置审计 4)证据归档:原始数据、截图/导出、日志片段统一索引 5)报告初稿:评分与差距分析 + 可落地整改步骤 + 验证清单 6)整改闭环:任务可跟踪,复测证据可复核 -------------------- 五、边界很重要:把Agent放进“笼子里” 合规场景引入Agent,别只看效率,必须先把工程约束立住: - 最小权限:执行账户分级授权,敏感命令默认禁用,关键动作需要审批/二次确认 - 数据分级与脱敏:日志、账号、配置等敏感字段做脱敏/摘要,必要时本地或内网推理 - 全程可审计:工具调用、采证、报告生成过程留痕可回放 - 整改可回滚:整改建议必须带影响评估与回滚方案,避免“为了合规把业务改挂” -------------------- 六、效果变化(给个参考,不吹神话) 按我们在项目里做的工程化拆解,最明显的变化一般在三块: - 清单制定:从“人工翻标准2-4小时”变成“分钟级产出初版清单” - 证据采集整理:从“手工截图搬运”变成“自动归档+索引”,漏采错采明显下降 - 报告编写:从“写1-2天”变成“结构化初稿+人工复核”,质量更一致 更关键的是结果可复现:同一系统、同一口径、同一评分逻辑,交付波动更小。 -------------------- 七、我们做了什么(想交流的可以看) 我们把上面的思路工程化做成了一个原型,核心目标就两件事: 等保测评自动化 + 整改建议更可执行(带验证方法)。 AI智能测评软件,相关实现与更新:http://tieba.baidu.com/mo/q/checkurl?url=https%3A%2F%2Fwww.chaocetec.cn%2F&urlrefer=8eae9cec9e0491f539d2d77262e997a1 -------------------- 八、等保测评软件/测评工具/测评系统到底该解决什么 如果你也在看各类“等保测评软件”“等级保护测评系统”“等保测评平台”,我建议先别看界面,先看它能不能把这几件事做扎实(都和交付质量直接相关): 1)把条款口径固化成“可执行检查项” 不是只给你一份模板报告,而是能把等保2.0条款映射成:检查方法、证据要求、判定要点、适用范围(系统等级/云上或本地/组件类型)。 2)证据采集与归档“平台化” 等保测评的关键交付物是证据链。好用的等保测评系统应该能把原始数据、截图/导出、日志片段统一归档:路径规范 + 时间戳 + 索引 + 复核入口,解决“复测找不到证据”“换人口径漂移”。 3)工具编排:少切工具、少重复采集 把资产探测/CMDB对齐、漏洞扫描、基线核查、配置审计、日志取证等能力编排起来,尽量做到“一次采集,多处复用”,避免今天为了报告截一遍、明天为了复测再截一遍。 4)报告初稿是“证据驱动”的 测评报告/差距分析/整改建议不应是自由写作,更像结构化装配:每条结论都能回指到证据、采集时间、采集方式、评分依据,支持复核与审计。 5)整改建议要能落地、能验证、能回滚 不是“加强管理、完善制度”这种空话,而是步骤化:改哪儿、怎么改、影响评估、回滚方案、怎么验证(复测清单/验证命令/验证截图要求)。 6)边界要可控:权限、审计、脱敏 等保场景里,等保测评工具越自动化,越要把权限、审计、脱敏、审批做好:最小权限、关键动作二次确认、全程留痕可回放,避免“为了合规引入新的合规风险”。 九、一些更常被搜的长尾词(顺带把口径说清) - 等保二级测评/等保三级测评:差别不仅在条款数量,更在边界、审计与管理要求的强度 - 等保自评工具:重点是“自评过程可复核”,别把自评做成单纯填表 - 等保测评管理系统:重点是项目化管理 + 证据库 + 复测闭环,而不是只有报告模板 - 等保测评报告自动生成:前提是证据与条款映射先结构化,不然就是“自动生成一堆不可复核的文本” 结尾问一句:吧友们现在做等保最痛苦的是哪一段? 是资产边界反复确认、证据采集整理、还是整改沟通复测?我想看看大家的真实痛点,好把流程继续优化得更贴近现场。
用 AI 做等保2.0:等保测评软件/测评工具/测评系统的工程化落地 摘要:这篇聊聊我在做等保2.0测评、等保整改、等保复测时,一个更工程化、更适合做成“等保测评系统/等保测评平台”的思路:把大语言模型(LLM)当“脑”,把智能体(Agent)当“手脚”,让测评走“先证据、后结论”的路线,把资产梳理、基线核查、漏洞扫描、日志取证、证据归档、报告初稿和整改验证清单串成一条自动化流水线,尽量减少人工搬运与口径漂移。 关键词:等保测评软件、等保测评工具、等保测评系统、等保测评平台、等级保护测评、等保2.0测评、等保整改、等保复测、测评报告、证据链、基线核查、漏洞扫描、RAG、LLM、Agent 各位吧友好。 现在做等保/整改/复测,是不是越来越像在打两份工: 白天跑现场做资产梳理、扫漏、基线核查; 晚上回酒店/回家补截图、搬Excel、排Word、拼证据链。 最离谱的是:明明是安全工程师,最后都快修成“截图取证工程师”了。 我这篇想聊一个更工程化的思路:把大模型(LLM)当“脑”,把智能体(Agent)当“手脚”,把等保测评做成一条“先证据、后结论”的自动化流水线,尽量做到少填表、少搬运、多洞察。说白了,就是把大家日常“人肉交付”的经验沉淀成一套可复用的等保测评工具/等保测评软件能力,让结果更一致、证据更可复核。 -------------------- 一、合规焦虑到底从哪来 吧里做过项目的应该都懂,痛点基本就这三类: 1)预算紧缩 vs 要求提高 等保、关保、密评、数据合规一起上,抽查更频繁,但人和时间没变多。 2)工程效率 vs 交付质量 大量时间消耗在资产清单维护、文档编写、截图取证、Excel填报、证据整理,真正做技术验证和风险研判的时间被挤掉了。 3)“拿证思维” vs 风险闭环 很多整改建议太模板化:写得漂亮但不好落地,开发看不懂也不想看,最后高危问题拖着不闭环。 -------------------- 二、为什么脚本/扫描器不够:缺的是“把条款落到工程细节” 传统自动化工具解决的是“手”的问题:能扫、能导出; 但解决不了“脑”的问题:条款怎么解释、哪些检查项适用、证据怎么组织、评分怎么判、整改怎么写才可执行。 要把测评真正做成可复用能力,我更认可的组合是: 1)RAG:给AI装“法规与口径库” 把等保2.0基本要求、评分细则、实施指南、组织内部制度(账号管理、变更流程、日志留存策略等)做成可检索、可引用的知识库。模型输出结论时要能追溯来源,避免“一本正经瞎写”。 2)Agent:给AI装“工具编排能力” 在受控权限下调度资产探测、漏洞扫描、基线核查、日志取证、证据归档,让流程从“人来回切工具”变成“一条任务链自动跑完”。 3)证据优先:先证据后结论 等保测评本质是“证据证明符合性”。真正能让交付稳定的,不是更会写报告,而是每条结论都能关联:证据来源、采集时间、采集方式、原始数据、评分依据。 -------------------- 三、把“条款”变“检查项”:更像交付而不是写作文 我自己做项目时,会把每个要求至少拆成四件事: (1)要求是什么(条款口径) (2)怎么查(检查方法) (3)拿什么证明(可复核证据) (4)怎么判(判定与评分要点) 然后让流程自动生成检查清单,并把证据目录结构固定下来: 哪个检查项对应哪些截图/导出/日志片段,统一归档路径 + 时间戳 + 索引。 这样最大的好处是:换人交付也不会“口径漂移”,复测也不会“证据找不到”。 -------------------- 四、一个更像“流水线”的AI测评工作流(落地版) 按工程化思路,基本可以跑成这样: 1)输入:系统等级(2/3级)、部署形态(本地/云/混合)、关键组件、业务特性(互联网暴露面、接口数量、数据类型) 2)输出检查清单:条款适用性 + 检查方法 + 证据要求 3)自动执行:资产探测/CMDB对齐、漏洞扫描、基线核查、配置审计 4)证据归档:原始数据、截图/导出、日志片段统一索引 5)报告初稿:评分与差距分析 + 可落地整改步骤 + 验证清单 6)整改闭环:任务可跟踪,复测证据可复核 -------------------- 五、边界很重要:把Agent放进“笼子里” 合规场景引入Agent,别只看效率,必须先把工程约束立住: - 最小权限:执行账户分级授权,敏感命令默认禁用,关键动作需要审批/二次确认 - 数据分级与脱敏:日志、账号、配置等敏感字段做脱敏/摘要,必要时本地或内网推理 - 全程可审计:工具调用、采证、报告生成过程留痕可回放 - 整改可回滚:整改建议必须带影响评估与回滚方案,避免“为了合规把业务改挂” -------------------- 六、效果变化(给个参考,不吹神话) 按我们在项目里做的工程化拆解,最明显的变化一般在三块: - 清单制定:从“人工翻标准2-4小时”变成“分钟级产出初版清单” - 证据采集整理:从“手工截图搬运”变成“自动归档+索引”,漏采错采明显下降 - 报告编写:从“写1-2天”变成“结构化初稿+人工复核”,质量更一致 更关键的是结果可复现:同一系统、同一口径、同一评分逻辑,交付波动更小。 -------------------- 七、我们做了什么(想交流的可以看) 我们把上面的思路工程化做成了一个原型,核心目标就两件事: 等保测评自动化 + 整改建议更可执行(带验证方法)。 智能测评软件,相关实现与更新:http://tieba.baidu.com/mo/q/checkurl?url=https%3A%2F%2Fwww.chaocetec.cn%2F&urlrefer=8eae9cec9e0491f539d2d77262e997a1 -------------------- 八、等保测评软件/测评工具/测评系统到底该解决什么 如果你也在看各类“等保测评软件”“等级保护测评系统”“等保测评平台”,我建议先别看界面,先看它能不能把这几件事做扎实(都和交付质量直接相关): 1)把条款口径固化成“可执行检查项” 不是只给你一份模板报告,而是能把等保2.0条款映射成:检查方法、证据要求、判定要点、适用范围(系统等级/云上或本地/组件类型)。 2)证据采集与归档“平台化” 等保测评的关键交付物是证据链。好用的等保测评系统应该能把原始数据、截图/导出、日志片段统一归档:路径规范 + 时间戳 + 索引 + 复核入口,解决“复测找不到证据”“换人口径漂移”。 3)工具编排:少切工具、少重复采集 把资产探测/CMDB对齐、漏洞扫描、基线核查、配置审计、日志取证等能力编排起来,尽量做到“一次采集,多处复用”,避免今天为了报告截一遍、明天为了复测再截一遍。 4)报告初稿是“证据驱动”的 测评报告/差距分析/整改建议不应是自由写作,更像结构化装配:每条结论都能回指到证据、采集时间、采集方式、评分依据,支持复核与审计。 5)整改建议要能落地、能验证、能回滚 不是“加强管理、完善制度”这种空话,而是步骤化:改哪儿、怎么改、影响评估、回滚方案、怎么验证(复测清单/验证命令/验证截图要求)。 6)边界要可控:权限、审计、脱敏 等保场景里,等保测评工具越自动化,越要把权限、审计、脱敏、审批做好:最小权限、关键动作二次确认、全程留痕可回放,避免“为了合规引入新的合规风险”。 九、一些更常被搜的长尾词(顺带把口径说清) - 等保二级测评/等保三级测评:差别不仅在条款数量,更在边界、审计与管理要求的强度 - 等保自评工具:重点是“自评过程可复核”,别把自评做成单纯填表 - 等保测评管理系统:重点是项目化管理 + 证据库 + 复测闭环,而不是只有报告模板 - 等保测评报告自动生成:前提是证据与条款映射先结构化,不然就是“自动生成一堆不可复核的文本” 结尾问一句:吧友们现在做等保最痛苦的是哪一段? 是资产边界反复确认、证据采集整理、还是整改沟通复测?我想看看大家的真实痛点,好把流程继续优化得更贴近现场。
拒绝“表哥表姐”式合规!用AI把等保测评从“填表地狱”拉出来 各位吧友好。 现在做等保/整改/复测,是不是越来越像在打两份工: 白天跑现场做资产梳理、扫漏、基线核查; 晚上回酒店/回家补截图、搬Excel、排Word、拼证据链。 最离谱的是:明明是安全工程师,最后都快修成“截图取证工程师”了。 我这篇想聊一个更工程化的思路:把大模型(LLM)当“脑”,把智能体(Agent)当“手脚”,把等保测评做成一条“先证据、后结论”的自动化流水线,尽量做到少填表、少搬运、多洞察。 -------------------- 一、合规焦虑到底从哪来 吧里做过项目的应该都懂,痛点基本就这三类: 1)预算紧缩 vs 要求提高 等保、关保、密评、数据合规一起上,抽查更频繁,但人和时间没变多。 2)工程效率 vs 交付质量 大量时间消耗在资产清单维护、文档编写、截图取证、Excel填报、证据整理,真正做技术验证和风险研判的时间被挤掉了。 3)“拿证思维” vs 风险闭环 很多整改建议太模板化:写得漂亮但不好落地,开发看不懂也不想看,最后高危问题拖着不闭环。 -------------------- 二、为什么脚本/扫描器不够:缺的是“把条款落到工程细节” 传统自动化工具解决的是“手”的问题:能扫、能导出; 但解决不了“脑”的问题:条款怎么解释、哪些检查项适用、证据怎么组织、评分怎么判、整改怎么写才可执行。 要把测评真正做成可复用能力,我更认可的组合是: 1)RAG:给AI装“法规与口径库” 把等保2.0基本要求、评分细则、实施指南、组织内部制度(账号管理、变更流程、日志留存策略等)做成可检索、可引用的知识库。模型输出结论时要能追溯来源,避免“一本正经瞎写”。 2)Agent:给AI装“工具编排能力” 在受控权限下调度资产探测、漏洞扫描、基线核查、日志取证、证据归档,让流程从“人来回切工具”变成“一条任务链自动跑完”。 3)证据优先:先证据后结论 等保测评本质是“证据证明符合性”。真正能让交付稳定的,不是更会写报告,而是每条结论都能关联:证据来源、采集时间、采集方式、原始数据、评分依据。 -------------------- 三、把“条款”变“检查项”:更像交付而不是写作文 我自己做项目时,会把每个要求至少拆成四件事: (1)要求是什么(条款口径) (2)怎么查(检查方法) (3)拿什么证明(可复核证据) (4)怎么判(判定与评分要点) 然后让流程自动生成检查清单,并把证据目录结构固定下来: 哪个检查项对应哪些截图/导出/日志片段,统一归档路径 + 时间戳 + 索引。 这样最大的好处是:换人交付也不会“口径漂移”,复测也不会“证据找不到”。 -------------------- 四、一个更像“流水线”的AI测评工作流(落地版) 按工程化思路,基本可以跑成这样: 1)输入:系统等级(2/3级)、部署形态(本地/云/混合)、关键组件、业务特性(互联网暴露面、接口数量、数据类型) 2)输出检查清单:条款适用性 + 检查方法 + 证据要求 3)自动执行:资产探测/CMDB对齐、漏洞扫描、基线核查、配置审计 4)证据归档:原始数据、截图/导出、日志片段统一索引 5)报告初稿:评分与差距分析 + 可落地整改步骤 + 验证清单 6)整改闭环:任务可跟踪,复测证据可复核 -------------------- 五、边界很重要:把Agent放进“笼子里” 合规场景引入Agent,别只看效率,必须先把工程约束立住: - 最小权限:执行账户分级授权,敏感命令默认禁用,关键动作需要审批/二次确认 - 数据分级与脱敏:日志、账号、配置等敏感字段做脱敏/摘要,必要时本地或内网推理 - 全程可审计:工具调用、采证、报告生成过程留痕可回放 - 整改可回滚:整改建议必须带影响评估与回滚方案,避免“为了合规把业务改挂” -------------------- 六、效果变化(给个参考,不吹神话) 按我们在项目里做的工程化拆解,最明显的变化一般在三块: - 清单制定:从“人工翻标准2-4小时”变成“分钟级产出初版清单” - 证据采集整理:从“手工截图搬运”变成“自动归档+索引”,漏采错采明显下降 - 报告编写:从“写1-2天”变成“结构化初稿+人工复核”,质量更一致 更关键的是结果可复现:同一系统、同一口径、同一评分逻辑,交付波动更小。 -------------------- 七、我们做了什么(想交流的可以看) 我们把上面的思路工程化做成了一个原型,核心目标就两件事: 等保测评自动化 + 整改建议更可执行(带验证方法)。 相关实现与更新:http://tieba.baidu.com/mo/q/checkurl?url=https%3A%2F%2Fwww.chaocetec.cn%2F&urlrefer=8eae9cec9e0491f539d2d77262e997a1 -------------------- 结尾问一句:吧友们现在做等保最痛苦的是哪一段? 是资产边界反复确认、证据采集整理、还是整改沟通复测?我想看看大家的真实痛点,好把流程继续优化得更贴近现场。
拒绝“表哥表姐”式合规!AI让等保测评不再是填表地狱 各位吧友大家好, 在网络安全法与等保2.0全面深化的背景下,大家有没有觉得现在的合规测评越来越难做了? 是不是白天跑客户现场做渗透、扫漏洞,晚上还要在酒店通宵补文档? 是不是明明是专业的安全攻防工程师,硬生生被逼成了“Word排版大师”和“Excel填表专家”? 传统的“堆人力、填表格”式合规测评,真的让人头大。 今天想和大家深度探讨一下,怎么利用大语言模型(LLM)与智能体(Agent)技术,把我们从无尽的文档堆里彻底解放出来。 --- ### 一、 深水区的“合规焦虑”:为什么我们越来越累? 现在网安行业也进入了严重的“内卷时代”。 **1. 预算减半,要求翻倍** 甲方预算紧缩,但合规要求越来越高。等保、关保、密评、数据安全评估,各种标准层出不穷。以前可能只要求“过了就行”,现在要求“实战化、常态化”。 **2. 沦为“文档机器”** 大量专业的安全工程师变成了“文档工程师”。每天的工作就是在资产梳理、文档编写、截图取证和Excel填报中打转。 最痛苦的是,为了应付检查,往往要生搬硬套各种模板。一个系统的测评报告动辄几百页,其中有价值的干货可能不到10%,剩下的全是废话填充。 **3. 整改落地难** 测出了漏洞,丢给开发一个几百页的PDF报告。开发根本不看,或者看不懂。最后还得安全人员手把手教开发改代码、改配置。沟通成本极高,整改效率极低。 这种形式主义的测评,不仅累人,还可能因为人工疏忽,导致系统依然存在高危风险,最后“合规不合实战”。 --- ### 二、 技术破局:从“脚本自动化”到“认知自动化” 为什么以前的自动化工具(如漏扫、基线扫描)解决不了问题? 因为它们只能解决“手”的问题,解决不了“脑”的问题。它们能扫出漏洞,但写不出符合逻辑、符合法规要求的综合分析报告。 现在的AI(大模型)不仅能写代码,还能理解复杂的法规条文。 核心思路是 **RAG(检索增强生成) + Agent(智能体)**: 1. **知识增强(RAG)—— 给AI装上“法规库”** 我们把等保2.0、关保、ISO27001等几百份标准文件,以及历年的评分细则、整改案例都“喂”给AI。让它像一个拥有20年经验的老专家一样,精准理解每一条条款的适用场景,不再出现“一本正经胡说八道”的情况。 2. **工具编排(Agent)—— 给AI装上“手脚”** 让AI充当“指挥官”,它可以指挥底层的漏扫工具,或者执行自定义的配置核查脚本。它知道什么时候该扫什么,扫完的数据该怎么分析。 --- ### 三、 落地实践:超测智能测评助手 我们尝试把这个思路做成了一个工具——**超测智能测评助手(http://tieba.baidu.com/mo/q/checkurl?url=http%3A%2F%2Fwww.chaocetec.cn&urlrefer=1ef4739fd67c5dccaeb1c2bf8fd82280)**。 这不是广告,是真觉得能解决“重复造轮子”的问题。 相比于传统的扫描器,它有几个显著的进化: #### 1. 智能规划与定级 你只需要输入系统的基本描述(比如:“这是一个基于Spring Boot的互联网金融交易系统,部署在阿里云上”)。 AI会自动分析该系统的业务属性、数据敏感度,辅助判定安全保护等级(二级还是三级),并自动生成针对性的测评指标集。不再需要人工去翻厚厚的标准书来勾选指标。 #### 2. 全自动执行与验证 一键启动后,Agent会自动调度工具进行资产探测、漏洞扫描和基线核查。 更厉害的是,对于一些复杂的逻辑漏洞或配置问题,AI可以尝试进行初步的“无害化验证”,大幅降低误报率。 #### 3. 报告自动生成(真·写报告) 这是最爽的功能。基于检测到的数据,AI会自动生成符合官方格式要求的测评报告。 * **不仅仅是填空**:它会根据系统的实际情况,自动编写“系统概况”、“网络拓扑描述”(甚至自动生成拓扑图建议)、“风险分析”章节。 * **逻辑自洽**:它能把单点漏洞关联起来分析,评估整体风险层面。 #### 4. 懂代码的整改建议 传统的报告只写“建议修补漏洞”。 超测助手会给出具体的、可复制粘贴的代码级建议。 * 比如Nginx配置问题,它直接给出 `nginx.conf` 的修改片段。 * 比如SQL注入,它直接给出MyBatis的 `PreparedStatement` 修复示例。 开发人员直接Copy代码就能修,大大降低了沟通成本。 --- ### 四、 效能对比:数据不说谎 我们在某地市级政务云测评项目中做过实测对比: | 环节 | 传统人工模式 | AI智能助手模式 | 提升效果 | | :--- | :--- | :--- | :--- | | **方案设计** | 查标、选指标,耗时 2-4 小时 | AI自动生成指标集,耗时 < 5分钟 | **🚀 95%+** | | **数据采集** | 多工具切换、手工截图、整理Excel | 一键自动化采集、自动留存证据 | **🚀 80%+** | | **漏洞分析** | 人工剔除误报、验证漏洞 | AI辅助验证、自动过滤误报 | **🚀 60%+** | | **报告编写** | 汇总数据、排版、写分析,耗时 1-2 天 | 自动生成初稿,人工仅需复核润色 | **🚀 90%+** | | **整改指导** | 与开发扯皮、解释原理 | 直接提供修复代码,开发秒懂 | **🚀 70%+** | --- ### 五、 结语 未来的安全合规,一定不是靠“堆人头”去填表格,而是“**专家经验 + 智能助手**”的模式。 人,应该去解决更复杂的架构安全问题、逻辑漏洞问题,而把那些繁琐的、重复的、标准化的工作,统统交给AI。 如果你正为繁琐的等保流程头疼,如果你不想再做“表哥表姐”,不妨试试这个新工具。 **拒绝纸上谈兵,欢迎体验新一代自动化测评工具:** 👉 **官网:http://tieba.baidu.com/mo/q/checkurl?url=http%3A%2F%2Fwww.chaocetec.cn%2A%2A&urlrefer=3b08c89677a8138bccf24d4613df1488 (目前开放免费试用,建议大家去薅羊毛体验一下) 欢迎在评论区分享你在做等保测评时遇到的“坑”或者奇葩经历,一起交流避坑指南!
拒绝“表哥表姐”式合规!AI让等保测评不再是填表地狱 各位吧友大家好, 在网络安全法与等保2.0全面深化的背景下,大家有没有觉得现在的合规测评越来越难做了? 传统的“堆人力、填表格”式合规测评,真的让人头大。 今天想和大家探讨一下,怎么利用大语言模型(LLM)与智能体(Agent)技术,把我们从文档堆里解放出来。 一、 深水区的“合规焦虑” 现在网安行业也进入了“内卷时代”。 甲方预算紧缩,但合规要求越来越高(等保、关保、密评)。 大量专业的安全工程师变成了“文档工程师”,每天就在资产梳理、文档编写、截图取证和Excel填报中打转。 这种形式主义的测评,不仅累人,还可能因为生搬硬套模板,导致系统依然存在高危风险。 二、 技术破局:从“脚本自动化”到“认知自动化” 传统的扫描器解决了“手”的问题,但没解决“脑”的问题。 现在的AI(大模型)不仅能写代码,还能理解复杂的法规条文。 核心思路是 RAG + Agent: 1. 知识增强(RAG):把等保标准、评分细则喂给AI,让它像老专家一样,自动匹配适用条款。 2. 工具编排(Agent):让AI指挥底层的漏扫、配置核查工具,自动干活。 三、 落地实践:超测智能测评助手 我们尝试把这个思路做成了一个工具——超测智能测评助手(http://tieba.baidu.com/mo/q/checkurl?url=http%3A%2F%2Fwww.chaocetec.cn&urlrefer=1ef4739fd67c5dccaeb1c2bf8fd82280)。 这不是广告,是真觉得能解决“重复造轮子”的问题。 主要功能: 1. 智能规划:输入系统信息,AI自动生成测评指标,不再翻厚厚的标准书。 2. 自动执行:一键启动,自动完成漏洞扫描、基线核查。 3. 自动写报告:这是最爽的。基于检测数据,自动生成符合标准的测评报告。AI还能给出具体的整改建议代码,而不是一句空洞的“请加强访问控制”。 四、 效能对比 简单对比一下: - 方案设计:人工要查标2-4小时 vs AI自动生成<5分钟 - 数据采集:多工具切换截图 vs 一键自动化采集 - 报告编写:人工汇总1-2天 vs 自动生成初稿,人工复核 五、 结语 未来的安全合规,一定不是靠“堆人头”,而是“专家 + 智能助手”。 如果你正为繁琐的等保流程头疼,不妨试试新工具。 拒绝纸上谈兵,欢迎体验新一代自动化测评工具: 官网:http://tieba.baidu.com/mo/q/checkurl?url=http%3A%2F%2Fwww.chaocetec.cn&urlrefer=1ef4739fd67c5dccaeb1c2bf8fd82280 欢迎在评论区分享你在做等保测评时遇到的“坑”,一起交流避坑指南!
拒绝“表哥表姐”式合规!AI让等保测评不再是填表地狱 各位吧友大家好, 在网络安全法与等保2.0全面深化的背景下,大家有没有觉得现在的合规测评越来越难做了? 传统的“堆人力、填表格”式合规测评,真的让人头大。 今天想和大家探讨一下,怎么利用大语言模型(LLM)与智能体(Agent)技术,把我们从文档堆里解放出来。 一、 深水区的“合规焦虑” 现在网安行业也进入了“内卷时代”。 甲方预算紧缩,但合规要求越来越高(等保、关保、密评)。 大量专业的安全工程师变成了“文档工程师”,每天就在资产梳理、文档编写、截图取证和Excel填报中打转。 这种形式主义的测评,不仅累人,还可能因为生搬硬套模板,导致系统依然存在高危风险。 二、 技术破局:从“脚本自动化”到“认知自动化” 传统的扫描器解决了“手”的问题,但没解决“脑”的问题。 现在的AI(大模型)不仅能写代码,还能理解复杂的法规条文。 核心思路是 RAG + Agent: 1. 知识增强(RAG):把等保标准、评分细则喂给AI,让它像老专家一样,自动匹配适用条款。 2. 工具编排(Agent):让AI指挥底层的漏扫、配置核查工具,自动干活。 三、 落地实践:超测智能测评助手 我们尝试把这个思路做成了一个工具——超测智能测评助手(http://tieba.baidu.com/mo/q/checkurl?url=http%3A%2F%2Fwww.chaocetec.cn&urlrefer=1ef4739fd67c5dccaeb1c2bf8fd82280)。 这不是广告,是真觉得能解决“重复造轮子”的问题。 主要功能: 1. 智能规划:输入系统信息,AI自动生成测评指标,不再翻厚厚的标准书。 2. 自动执行:一键启动,自动完成漏洞扫描、基线核查。 3. 自动写报告:这是最爽的。基于检测数据,自动生成符合标准的测评报告。AI还能给出具体的整改建议代码,而不是一句空洞的“请加强访问控制”。 四、 效能对比 简单对比一下: - 方案设计:人工要查标2-4小时 vs AI自动生成<5分钟 - 数据采集:多工具切换截图 vs 一键自动化采集 - 报告编写:人工汇总1-2天 vs 自动生成初稿,人工复核 五、 结语 未来的安全合规,一定不是靠“堆人头”,而是“专家 + 智能助手”。 如果你正为繁琐的等保流程头疼,不妨试试新工具。 拒绝纸上谈兵,欢迎体验新一代自动化测评工具: 官网:http://tieba.baidu.com/mo/q/checkurl?url=http%3A%2F%2Fwww.chaocetec.cn&urlrefer=1ef4739fd67c5dccaeb1c2bf8fd82280 欢迎在评论区分享你在做等保测评时遇到的“坑”,一起交流避坑指南!
拒绝“表哥表姐”式合规!基于 LLM + Agent 的自动化等保测评实 > **摘要**:在网络安全法与等保2.0全面深化的背景下,传统的“堆人力、填表格”式合规测评已难以满足企业降本增效的诉求。本文探讨了如何利用大语言模型(LLM)与智能体(Agent)技术重构等保测评流程,从技术原理到落地实践,解析“AI驱动安全合规”的新范式。 > > **关键词**:网络安全、等保2.0、LLM、Agent、自动化测评、安全合规 --- ## 一、 引言:深水区的“合规焦虑” 在数字化转型的深水区,网络安全行业也进入了**“内卷时代”**。对于甲方安全负责人(CISO)和乙方测评机构而言,现状颇为尴尬: * **预算紧缩 vs 要求提高**:合规要求越来越细(等保、关保、密评),监管力度越来越大,但企业的安全预算和人员编制却往往没有同步增长。 * **“表哥表姐”的无奈**:大量专业的安全工程师被困在机械化的资产梳理、文档编写、截图取证和Excel填报中,沦为“文档工程师”,无法发挥其在攻防对抗、架构设计等高价值领域的才能。 * **形式主义陷阱**:“为了拿证而测评”,整改建议流于形式,生搬硬套模板,导致业务系统依然存在由于配置不当导致的高危风险。 **“如何用更低的成本,获得更高质量的合规服务?”** 这是一个技术问题,也是一个工程问题。随着 Generative AI 的爆发,我们终于看到了破局的曙光。 ## 二、 技术破局:从“脚本自动化”到“认知自动化” 传统的自动化工具(如扫描器)解决了“手”的问题,但没有解决“脑”的问题。在大模型(LLM)时代,网络安全领域正在迎来一场**认知效率革命**。 AI 不仅能写代码,更能理解复杂的法规条文,并将其转化为可执行的技术规则。 ### 2.1 核心架构思路:RAG + Agent 要实现智能化的等保测评,核心在于构建一个具备**领域知识**和**执行能力**的 Agent 系统。 1. **知识增强(RAG)**:利用检索增强生成(RAG)技术,将《GB/T 22239-2019》(等保2.0基本要求)等数百万字的法规标准、评分细则向量化。AI 可以像老专家一样,根据企业的业务场景(如:云原生、物联网、移动互联),自动匹配适用的条款。 2. **工具编排(Agent)**:通过 Function Calling 能力,让 LLM 指挥底层的安全工具(漏扫、配置核查脚本、资产探测工具),实现“感知-决策-执行”的闭环。 ### 2.2 工作流可视化 下图展示了一个理想的 AI 驱动自动化测评工作流: ```mermaid graph TD A[用户/安全管理员] -->|输入系统架构 & 测评目标| B(AI 智能体核心) B -->|RAG 检索| C[等保知识库/法规库] C -->|返回适用条款| B B -->|制定测评计划| D{任务编排器} D -->|调用| E[资产探测模块] D -->|调用| F[漏洞扫描模块] D -->|调用| G[配置核查模块] E & F & G -->|返回原始数据| B B -->|数据分析 & 评分| H[生成结构化报告] H -->|输出| I[最终整改建议书] ``` 这种模式将原本离散的工具链串联起来,实现了**“输入目标 -> 输出结果”**的端到端自动化。 ## 三、 落地实践:超测智能测评助手的探索 理论终需落地。在工程实践中,我们将上述思路产品化,推出了 **超测智能测评助手**,旨在解决“重复造轮子”和“文档地狱”的问题。 ### 3.1 场景化功能设计 我们并未试图取代人类专家,而是致力于打造最强的“Copilot”: * **智能规划(不再查阅厚厚的标准书)**: 只需输入系统基本信息(如:三级系统、部署在阿里云、使用MySQL),AI 自动生成针对性的测评指标项,剔除不适用项。 * **全流程自动化执行(解放双手)**: 将漏洞扫描、基线核查、渗透测试等原子能力集成。用户一键启动,Agent 自动在后台完成数据采集与分析。 * **自动化报告生成(告别 Copy-Paste)**: 这是最受一线工程师欢迎的功能。基于检测数据,系统自动生成符合标准格式的测评报告(Word/PDF)。AI 还能根据发现的问题,基于上下文生成**可落地**的整改建议(例如:直接给出 Nginx 配置文件的修改代码段),而不是一句空洞的“请加强访问控制”。 ### 3.2 效能对比 | 维度 | 传统人工测评 | AI 辅助测评 | 提升幅度 | | :--- | :--- | :--- | :--- | | **方案设计** | 人工查标,耗时 2-4 小时 | AI 自动生成,耗时 < 5分钟 | **95% ↑** | | **数据采集** | 多工具切换,截图整理 | 一键自动化采集 | **80% ↑** | | **报告编写** | 人工汇总,耗时 1-2 天 | 自动生成初稿,人工复核 | **90% ↑** | | **整改指导** | 模板化建议 | 针对性代码级建议 | **质量提升** | ## 四、 结语:安全合规的未来是人机协作 未来的安全合规,一定不是靠“堆人头”来实现的,而是**“安全专家 + 智能助手”**的协作模式。 * **AI 负责**:海量数据的处理、标准的快速检索、重复性文档的生成。 * **人负责**:复杂逻辑的判断、业务架构的深度理解、最终风险的决策。 如果你正为繁琐的等保流程而头疼,或者你的团队深陷由于内卷带来的“低价低质”泥潭,或许是时候尝试一下 AI 驱动的新工具了。技术进步的红利,理应成为企业安全建设的加速器。 --- > **🔗 体验与交流** > > 拒绝纸上谈兵,欢迎体验新一代自动化测评工具,打破合规焦虑: > 👉 **[点击了解超测智能测评助手](http://tieba.baidu.com/mo/q/checkurl?url=https%3A%2F%2Fwww.chaocetec.cn%2F&urlrefer=8eae9cec9e0491f539d2d77262e997a1)** > > *欢迎在评论区分享你在做等保测评时遇到的“坑”,一起交流避坑指南!*
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