基于LLM的网络安全防御系统及运营监管助力济南铁路运输法院数字法院建设

一、建设背景

人工智能技术飞速发展给网络安全系统提档升级赋予了可行性，大语言模型（LLM，大型语言模型）是指包含数千万级别参数的语言模型，在自然语言处理、文本生成、数据分析等诸多领域有着很强的能力，这就使得它成为加强法院网络安全防御能力的一把利剑。济南铁路运输法院通过技术改进实现系统智能化，提升审判质量和效率，改进运营监管服务，加强网络安全防御水平。把LLM技术引入法院网络安全系统，既可以改善审判流程，又可以在网络安全运营、审判辅助等方面发挥重要作用，推动数字法院建设取得新突破。LLM技术支撑的数字法院创建方案从网络安全运营、隐私保护、安全教育、日志检查、识别钓鱼、SOAR预案自动化创建等多个方向展开，系统研究了LLM赋能法院的可操作路径和落地方法，具有较为明显的现实意义和前瞻性价值。

二、平台的设计与实现

（一）识别社工钓鱼邮件和异常通信。法院系统目前以电子邮件、即时通讯、协同平台等作为工作开展的主要工具，是黑客最热衷于针对的社会工程攻击目标。LLM具备较强的语义理解和上下文推理能力，能够识别出语义异常、措辞异常和行为异常，从而提升识别效率和智能化程度。攻击者冒充领导或上级法院人员向法院发送邮件索要案件资料时，LLM通过对发件人的语义识别，比较发件人与平常的沟通习惯、邮件的语言风格、常见的关键词使用等差异，判定存在钓鱼风险并告警。 同时LLM可以检测邮件中的恶意链接、钓鱼表单、可疑附件等，还可以根据邮件上下文判断邮件的真实意图。在即时通讯平台中也可以嵌入对话中进行“实时内容审查”，拦截指令诱骗类、伪装汇款类、诱导安装类的风险内容，避免法院工作人员误入陷阱。

LLM告警模型

例如，在实际应用中，LLM应用主动提取邮件内容中的多个关键字，如案件、涉密、提交、紧急等，并结合上下文逻辑推断出存在制造紧迫感的诱导行为。经自主学习历史邮件发现，这个“上级”发件人与之前发件人的风格大相径庭，缺少常见的敬语和组织内部术语。LLM通过对附件的结构分析，还发现许多邮件的附件中包含Office宏脚本，这属于典型的恶意代码特征。针对宏脚本中的反连地址,LLM能够进行威胁情报检测，自动识别出多封恶意邮件，通过系统提醒告警给院内干警，极大地提高了办公人员的安全意识。

LLM辅助识别恶意邮件

（二）自动调整检测规则，利用LLM的“持续学习+情境适应”，随着攻击手法改变检测规则也自动调整，不同于传统的关键词比对或者规则引擎，LLM可以通过以往案例来学习新的攻击手法，在不需要太多人工干预的情况下快速适应新的情况，极大地提高了济南铁路运输法院安全人员的工作效率。同时，结合语义知识图谱，LLM能够将某种攻击行为与司法系统内部的组织结构、职能分配进行映射，判断攻击行为是否有特定的目标性以及定向威胁。如果某种社会工程学攻击频繁针对涉案财物、执行文书等，就会触发“关联部门重点保护”，实现“语义感知+业务融合”的联动安全。

（三）处理网络流量数据和识别潜在威胁。济南铁路运输法院有大量终端设备、专网通信、云平台部署以及远程办公情况，流量数据庞大繁杂，传统网络安全系统通常依靠预先设定的规则或者签名库，无法应对那些未知的攻击、低频次的攻击还有那种“躲猫猫”的攻击。LLM会对原始流量日志、通信元数据、DNS解析记录、协议报文载荷这些信息执行语义剖析并加以行为模拟，从而找出其中潜藏的异常通信模式，通过对数据流量五元素的提取，然后主动地同域名、IP、载荷特征展开建模匹配，针对流量源头所生成的攻击链予以阻止，防止完整的攻击链形成，在平常的运维，办公以及重大活动保障方面发挥了重要作用。

LLM攻击分析视图

比如，LLM通过分析安全设备告警，发现核心交换机的数据流量存在数据切片，且是乱序发送的情况，这与对外隐藏传输数据的行为很类似。LLM对流量内容做了重新排序，再经过前后语义分析，发现内容实际上是正常的HTTP流量，并非遭受恶意攻击，因此排除了威胁告警。LLM可以学习其数据发送频次、行为、请求格式的变化、交互语义的异常等等，来判断是否存在问题。LLM还具备对“弱特征行为”进行聚类分析的能力，能够将上千万个看似无关的数据片段组合起来，还原成一次完整的攻击。法院系统突然冒出来的远程控制木马、命令控制通信、DNS隧道通信这些高级威胁，都可以通过LLM构建出的语义模型来进行端到端识别。

（四）在日志审计、高危主机定位上形成智能闭环，LLM配合溯源引擎能在海量日志里找到“第一落点主机”，帮助运维团队快速处理。攻击发生后，LLM能迅速回溯网络流量，找出攻击路径、泄露文件类型、通信频段等，为事件复盘和责任界定提供依据。济南铁路运输法院日常运行会产生大量系统日志、审计日志、安全事件日志、数据库操作日志等，靠人工分析速度慢、准确率低，碰上多源日志融合时更是捉襟见肘。LLM可以对结构化和非结构化日志数据进行多模态融合分析，凭借自然语言理解和行为建模能力，挖掘潜藏在日志背后的危险。借助LLM的帮助，服务器反复尝试登录失败、在非工作日批量下载数据、频繁访问敏感路径等行为被识别出来，LLM凭借事件时序组合判断出这是潜在的攻击节点，在多处日志来源中进行交叉验证，运维人员按照LLM给出的路径最后找到问题所在：由于业务系统升级时错误地配置了远程访问连接，从而产生了大量的请求失败日志，最终排除影响，业务系统恢复正常。

结合济南铁路运输法院中的资产清单、业务权限矩阵、用户行为基线等上下文信息，LLM可以进行“风险关联分析”，判断日志中的行为与业务的异常是否属于高危态势。通过LLM发现不同角色访问执行文书数据库的频率，且访问频次超出正常基线，LLM可以判定为越权访问行为并自动上报。LLM还可以构建“主机风险画像”，根据系统的漏洞情况、操作异常频度、用户身份可信度等要素动态更新主机的风险等级，为安全运维提供量化参考。借助LLM“日志语义摘要”能力，把各种设备和服务器的复杂日志归结成结构化的结论，并给予自然语言解释，方便非技术人员知晓，再配合告警系统，LLM可以针对每一次安全事件形成“审计报告摘要”，包含时间轴，触发的行为，牵涉的主机以及建议的解决方法等内容，从而极大地优化安全应对的效率。

LLM日志分析

（五）在安全意识普及与隐私保密检查上起着关键作用。法院系统存在很多保密资料和私人隐私，安全意识差就容易造成泄密现象，LLM凭借自身强大的自然语言生成能力，可以为不同角色的用户量身打造安全教育内容、保密指南和风险提示，给办案人员发送有关钓鱼邮件识别、密码管理、设备安全的互动课程和模拟训练，给院领导赋予数据保护法律法规解释和符合性评价意见，而且，通过对用户安全行为的即时剖析，LLM还能自动产生个人化学习报告，帮助院领导知晓培训成效。

隐私保密方面，LLM会自动审查业务流程、数据存储、访问权限等环节，找出可能的隐私泄露风险。联系最新的法规，如《个人信息保护法》《数据安全法》等，LLM就能评判各项操作是否符合规定，提醒不合规定的数据调用或权限设定。针对复杂案件牵涉到的跨部门数据共享，LLM也能帮忙制定合规的审批流程和数据脱敏方案，保证济南铁路运输法院的司法公正和信息安全。

（六）告警噪声评估。告警噪声评估属于安全运维的重大难题，LLM凭借智能语义分析和上下文融合，可以对海量告警实施分级、聚合、去重，大幅减少误报和漏报现象。联系济南铁路运输法院的业务情况，LLM能够辨识关键业务告警，保证优先级高的风险得到及时应对，从而优化安全运营的效率和精确度。

LLM告警降噪

基于LLM的告警处理与SOAR（安全编排自动化响应）预案生成，实现了智能化的安全事件响应闭环。LLM能根据多源告警信息，结合司法系统安全策略与业务流程，自动生成针对性的响应预案，涵盖检测、隔离、修复、取证和通报等多个环节。预案采用模块化设计，自动执行与人工干预相结合，确保灵活高效。同时，LLM还能在预案执行过程中动态调整响应策略，基于实时威胁情报和环境变化，优化应急处置效果。

三、案例价值

通过对安全事件的全方位总结、复盘，LLM的应用促使安全运维团队不断优化自身能力，数字法院“防-御-审-治”一体化安全运营体系逐步形成并得到落实，在济南铁路运输法院的运用已经取得明显的综合成效，网络安全运营能力的提升尤为突出，从政治角度看，系统搭建起以LLM为核心的智能化安全防护体系，增强了对司法数据主权的守护以及对敏感信息的即时监管，改善了法院在复杂网络安全风险下的整体防御水平，有力地支撑了政法机关数字主权和国家安全战略的落地执行。 从经济角度看，创建起包含威胁识别、日志审核、数据脱敏以及访问控制等内容的智能安全运作体系之后，法院明显降低了由数据泄露、系统漏洞等事件造成的相关成本。而依靠智能模型针对危险事件展开自动警报并作出相应处理，也就省去了很多人力支出方面的问题。在整个系统运行过程中，效率得到了提升，而且稳定性也更强。从社会角度看，网络安全方面的加固给大众营造出了更为可信且安全的司法服务场所，并且有效地保护了大众自身的数据保密与信息权利，使得人们更加相信法院的网络技术服务，在数字法治领域中增强民众的安全感与满意程。

在实施过程中，该项目具有很多先进性和创新性，它对大规模语言模型进行司法场景专门训练，从而实现“安全策略自动产生、行为异常智能识别、攻击路线语义剖析”等创新功能，形成全生命周期闭环的安全运作架构。在技术部署方面，系统采用高可用、模块化、可扩展的架构规划来支持动态适应不同法院的业务需求，具有很强的可推广性和可实施性，有力地推动了法院网络安全系统从“被动抵御”转向“主动防护”。

责任编辑：广汉