人工智能技术赋能等保测评报告质量检测

引言：等保测评报告为当前网络质量检测的重要形式，利用该报告可全面展现网络运行情况，有助于帮助企业管理层及时发现网络安全问题，提升网络运行效率。传统人工审核方式下，不仅增加了审核工作量，极易出现审核错误，借助人工智能技术可智能化报告审核工作，提升等保测评报告审核准确性。

1 人工智能技术下审核等保测评报告优势

一方面，人工智能技术赋能下使用等保测评报告有助于提高审核效率，无形中降低人工审核时间。项目建设包含的内容数据较多，若采用人工审核方式，不仅工作量大，还极易出现审核错误，在等保测评报告中存在多种专业数据、专业术语，无形中增加了人员审核负担。引入人工智能技术后，可全面使用智能化检测规则，极大提升审核准确性。人工智能平台下审核等保测评报告，可在验证报告中发现与测评报告相同的逻辑、版本号，增强项目审核合规性，提高自动化审核效率。另一方面，人工智能技术下的等保测评报告可更好降低风险，使报告内容更具规范性、合规性。在全新等保测评报告内，可发现报告审核效果会对企业综合发展产生极大影响，需合理控制内部信息安全风险。人工智能平台下审核等保测评报告，可全面审查数据、结论是否一致；初始数据逻辑规范性等，并精准判断资质附件是否有效，都提升了该类报告准确性，满足项目高质量检验需求。由此可见，利用人工智能技术科学开展等保测评报告质量检测，合理发挥报告审核优势，提升测评报告内容准确性，是很有优势的。

2 人工智能技术下等保测评报告质量检测实践

2.1 自然语言处理

将自然语言处理手段运用到等保测评报告质量检测中，可提高文本数据控制精准性。自然语言处理手段为人工智能技术中的重要类型，在该技术运用下可生成 BERT 模型，将等保测评报告内容数据传输到对应模型中，全面分析报告内容数据准确性。相关人员在使用 BERT 模型时，可利用自然语言处理规则，及时抽取报告内部关键实体信息，严格监测测评要求、系统等级合理性。在明确测评要求、系统等级后，还要根据当前网络运行情况，合理判断上述内容与当前情况的一致性，若出现不一致现象，则要对出现问题位置的内容信息进行进一步处理，提升问题处理效率。利用自然语言处理手段可密切关注等保测评报告中的所有内容，根据相关内容的重要程度，将其划分成不同等级，再依照对应等级开展风险审核与处理，提升风险审核处理准确性 [1]。在 BERT 模型中，存在可传输检测数据的传感器，其能精准传输等保测评报告中的各项数据，在该举措影响下，可有效替代此前开展的人工审核，并降低审核时间。运用自然语言处理手段完成等保测评报告质量检验工作，仍要利用人工智能技术精准传输上述处理数据，明确各类数据处理标准，为等保测评报告持续运用打下较佳基础。

2.2 优化调整自动化模型

将人工智能技术运用到等保测评报告质量检测中时，为提升报告内容数据审核准确性，要全面优化调整自动化模型，提高训练检测模型、深度学习算法操作频率。在优化调整自动化模型前，需明确等保测评报告质量检测标准，使模型内部数据处理更具规范化、标准化。在实际操作中将国际等保测评标准引入到检测平台中，再依照相关数据设置合适检测框架，在该框架中及时修复报告中的表述错误，使等保测评报告内容与相关标准相符。要定期开展模型训练，将等保测评各项标准运用到报告质量检测中[2]。优化调整自动化模型时，需依照网络项目实际运行情况设置训练检测模型、深度学习算法，并在操作中进行预处理、特征提取等方式，积极调整模型内部性能，使模型运算更具准确性。

在审核等保测评报告内容与开展报告质量检测时，若发现部分标准执行存在偏差，极大影响报告审核准确性，将给等保测评报告运用带来不良影响。要利用大数据分析技术积极改变模型内部条款阈值、标准值，使上述数据与当前企业网络系统运行情况相适应，提升报告运用准确性。若等保测评报告审核中发现信息疏漏风险，要利用对抗性测试全面检验平台内部隐性问题，明确问题解决标准，满足等保测评报告应用需求。

2.3 监控反馈

利用人工智能技术开展等保测评报告质量检测，为提升检测准确性，要全面开展技术处理监控并精准反馈相关信息。可将监控技术引入到等保测评报告质量检测中，在相关传感器全面监控下，有效发现报告中各项数据变化范围，再对模型参数进行动态调整。传统人工审核方式既降低等保测评报告审核检测质量，又耽误大量时间，运用新型监控设备后，可利用系统平台中的日志分析探究报告内容数据变化过程，明确相关数据变化标准，精准识别多种复杂场景。在进行等保测评报告质量检测工作时，可合理分析报告内容准确性，明确测试环境，利用环境规范调整报告内容，再将等保测评报告运用在网络安全探究中。等保测评报告作为了解掌握企业网络运行安全的重要内容，需在监控系统中设置可识别各类运行场景的传感器，严格监控等保测评报告质量检测内容。在完成内容指标检测后，可将上述数据精准反馈到数据库中与审核平台中，全面储存报告内容数据，并定期分析等保测评报告质量检测准确性，及时发现并解决风险隐患问题，促进网络项目应用安全。

总结：综上所述，等保测评报告审核使用状态直接影响网络安全检测准确性，将人工智能技术运用到该项审核工作中，满足高质量审核需求。等保测评报告中内容庞杂、数据量大，利用自然语言处理技术与自动化模型可科学检测出报告数据风险隐患，精准处理风险指标，确保企业网络运行安全。

参考文献：

[1] 曲峰 , 张倩, 李媛媛. 网络安全在等保测评中的设计与应用分析 [J].电子元器件与信息技术 ,2024,8(08):153-155.

[2] 吴小青 , 游顺 , 肖凡 . 基于等保测评的网络安全风险评估与应对策略研究 [J]. 张江科技评论 ,2024,(03):120-122.

作者简介：姓名：马薇；性别：女；出生年月：1988 年7 月；民族：汉族；最高学历：硕士研究生；目前职称：中级（信息系统监理师）；