现有依赖专家经验的网络安全响应手段难以应对日益复杂化的网络攻击行为，在部分突发性、隐蔽性网络安全事件中极易对事件风险情况产生误判，进而导致在面对同类型风险时做出差异化响应决策，影响防御效果。因此宜基于大量历史经验，形成一种标准化的事件风险评价和响应策略生成方法，在一定程度上减缓防御措施制定过程中的人为因素影响。基于此，借助大语言模型技术，通过从数十家开源媒体中收集整理数百条近 5 年具有较大影响范围的历史安全事件，提取各事件要素和响应流程信息，构建形成标准化事件风险等级定量评价体系及响应流程模板库，并将其作为语料对大语言模型进行多轮在线增强训练，形成一种针对新发网络安全事件的交互式响应流程制定方法。

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