大模型赋能安全运营：信息检索的场景革命与实现路径

摘要

在当今的安全运营中心（SOC），分析师们正被海量、异构的数据洪流所淹没——日志、威胁情报、漏洞库等数据源构成了安全响应的根基 。然而，传统的检索方式，如基于规则匹配与关键词的搜索，已然成为束缚效率的枷锁，它们难以在第一时间捕捉到跨源、跨结构的安全叙事线索 。本文将系统性地探讨大语言模型（LLM）在安全运营信息检索中的核心应用场景，并深入剖析其从数据源接入、模型选型、部署架构到具体实现流程的全貌。我们将核心思路聚焦于：将异构安全数据统一映射至向量空间，借助大模型卓越的语义理解与生成能力，构建一套“检索-推理-生成”的一体化智能工作流 。此报告旨在为身处一线的专业安全从业者，提供一套既具前瞻性又可落地扩展的实践方案。

1. 场景概述：从“数据孤岛”到“智慧涌现”

对于一名SOC分析师而言，日常工作如同在信息的迷雾中航行。警报蜂拥而至，日志格式千差万别，情报报告冗长复杂。我们正迫切需要一种新的导航工具，能够理解我们的意图，并从数据的汪洋中提炼出真正的智慧。大模型（LLM）的出现，恰如黎明破晓，为四大关键场景带来了革命性的价值。