基于自然语言的安全策略生成技术研究

需求的背景和应用场景

在当前数字化的时代背景下，网络安全威胁日益复杂多变，从传统的病毒、恶意软件到更加难以防范的网络钓鱼、零日攻击等，给网络安全防护工作带来了巨大挑战。传统的安全策略生成方法由于其滞后性，已难以有效应对这些新兴的网络威胁。自然语言处理（NLP）技术的飞速发展，特别是深度学习和自然语言生成模型的进步，为网络安全策略的智能生成提供了全新的可能。通过NLP技术，计算机能够更深入地理解、解释和生成人类语言，从而更智能、更灵活地生成安全策略。然而，当前在网络安全领域应用NLP技术仍面临诸多挑战，如专用NLP工具的缺乏、对安全策略语境理解的不足，以及对生成策略实时性和准确性的高要求。因此，研发一种基于自然语言的安全策略生成技术，对于提升网络安全防护的智能化水平和响应速度具有重要意义。

要解决的关键技术问题

本课题旨在结合自然语言处理技术，特别是深度学习和自然语言生成模型，研发基于自然语言的安全策略生成器。具体需解决的关键技术问题包括：

1. XACML规范的简化和扩展：针对当前XACML（一种通用的策略描述语言）基于XML设计、不适合人类用户直接使用的问题，提出简化、扩展XACML规范的方法，以满足基本的策略表达要求，使其更易于人类用户理解和使用。
2. NLP策略翻译算法的实现：研究并实现NLP（中文）策略翻译算法，能够将自然语言描述的安全策略自动翻译为XACML策略，实现自然语言与计算机语言之间的有效转换。
3. 智能化安全策略生成：利用深度学习等先进技术，实现安全策略的智能生成，使生成的安全策略能够动态适应不断演变的威胁环境。
4. 实时性和准确性的提升：通过优化算法和模型，提高安全策略生成的实时性和准确性，确保系统在检测到威胁时能够迅速生成适当的应对策略，并降低误报率。

效果要求

本课题的预期成果应达到以下效果：

1. 智能化水平显著提高：通过自然语言处理技术，实现更为智能、自适应的安全策略生成，提高网络安全防护的智能化水平。
2. 实时性和准确性双提升：采用先进的深度学习算法，确保安全策略生成的实时性和准确性，使系统在面对威胁时能够迅速、准确地作出响应。
3. 良好的可解释性和可定制性：开发出的模型应具有良好的可解释性，使安全管理员能够理解生成策略的原因；同时提供可定制的选项，以满足不同组织的特定需求，增强技术的适用性和灵活性。
4. 竞争优势和创新性：通过本课题的研究，将形成具有自主知识产权的基于自然语言的安全策略生成技术，为信息安全领域提供新的技术解决方案，提升我国在网络安全技术领域的竞争力和创新能力。