（1）动态专家模型热插拔推理技术：
通过深度定制的vllm大模型推理框架，利用语义路由实现对用户推理任务的意图分类，匹配对微调生成的专家模型权重的动态加载，让不同的安全运营任务的下游任务微调权重仅在当前任务执行时被调用，实现对专家模型的热插拔，在不需要使用专家模型时，将直接使用原始基座大模型进行推理，从而避免了大模型微调引起的灾难性遗忘问题，让大模型在安全运营各个场景下的推理结果都更加准确。
（2）安全知识图谱驱动的检索增强生成技术：
通过构建安全知识图谱，对用户的安全知识问答提问进行基于知识图谱三元组的自动扩展，以获取更专业和完整的回答，并通过问答引用溯源技术为基于知识库检索出的回答结果提供可溯源的参考文档引用，让大模型回答的结果可信度更高。
（3）工作流可控的安全智能体技术：
基于多级知识注入的方式，对智能体工作流进行控制，以用户上传知识文档作为最高优先级的智能体决策依据，实现对安全运营工作流的局部规划细粒度调整，并基于微调的安全运营专家模型提供第二优先级的工作流规划，通过自动化生成工作流，并经用户确认后固化下来，提供高效和稳定的安全运营工作流规划和执行。
（4）基于多模型协同的攻击事件透明审计和高保真还原技术：
通过对主机侧遥测数据的透明审计，构建多模型协同的异常行为发现和线索关联验证系统，高保真的还原整个攻击事件的所有攻击行为和与之相关的线索证据，关联告警实现基于线索取证评分的告警降噪，基于高保真线索数据自动化生成安全事件分析报告，大幅提升安全事件分析取证的自动化水平，提高效率。
（5）大小模型协同的技术框架：
项目引入了大小模型协同的技术框架，基于百万级参数量的小模型对用户安全运营指令进行优先识别，对识别不出的用户指令再适用百亿级参数量的大模型进行意图识别，形成大小模型协同的方式，提高系统对用户指令处理的响应速度，提高并发吞吐能力。

（1）智能数据分析：利用大模型的语义理解与数据生成能力，实现对网络流量、终端设备、安全日志等多源数据的高效整合并自动研判，生成详细的安全运营报告，为安全运营决策提供有效数据支撑。
（2）智能告警降噪：借助大模型的分析推理能力，协同安全专项AI模型，实现对攻击事件的深度溯源分析，挖掘攻击线索，有效过滤无效告警，减少告警疲劳，确保安全运营团队能够聚焦真实威胁，大幅提升运营效率。
（3）智能风险识别：依托大模型的数据解读与自动规划能力，智能跟踪实时漏洞情报，动态识别潜在风险资产，缩短风险识别周期，确保企业能够在威胁发生前预先识别风险，并采取有效防护措施，降低网络攻击的潜在影响。
（4）智能事件响应：通过大模型的自主决策和工具调用能力，构建大模型与安全能力的智能协同响应体系，面对各类安全威胁自动生成最优应对策略，并实时驱动安全设备进行联动响应，实现从威胁识别到处置的全流程自动化管理，保障企业网络的稳定与安全。

安星人工智能安全运营系统广泛适用于各类企业、政府机构以及运营商等需要高效安全运营的场景。通过安星智能体的自动化流程可大幅降低人为失误风险，并实时生成并实施安全策略，减少威胁扩散。
辅助安全运营： 在当前复杂的网络环境中，各类安全设备每天会产生大量的告警信息，即便经过态势感知类产品的关联分析后，仍然会有大量的告警需要处理。安星能够对这些海量告警进行自动分析和智能研判，可精准过滤掉无效告警，帮助安全运营人员聚焦关键威胁。此外，系统还可以生成各类详尽的安全报告，为运营决策提供支持，大幅减轻安全运营人员的工作负担。
智能响应处置： 目前大部分安全运营工作仍依赖人工操作，但往往因人员不足而导致安全运营人员高负荷运转，处置效率下降。面对每天上万条安全事件，安星通过内置的大量编排剧本，能够自动调度各类安全产品，实现7X24小时不间断的智能化运营，从而大幅提升安全事件的处置效率，确保网络环境的持续稳定与安全。