腾讯云—基于大语言模型的边缘安全运维智能体研究与实现

课题背景： 在当前边缘安全防护领域，面对日益复杂隐蔽的DDoS与Web攻击（WAF），传统响应式运维模式在实时性、准确性与自适应性上存在不足。 课题挑战： 为突破瓶颈，本课题提出研发基于大语言模型（LLM）的安全运维智能体。在边缘安全防护领域，建设自动化安全运维防护能力。 课题价值和具体工作： 该智能体将深度融合边缘侧多维度安全数据与产品防护能力，构建自动化分析引擎，实现：

1. 01

   对安全事件与运维问题的智能诊断与精准回答；

2. 02

   在攻击场景下，通过实时流量分析与行为模式推演，动态优化并加固WAF/DDoS防护策略。最终形成“感知-决策-执行”闭环，提升主动防御能力，推动安全运维向智能化、自动化演进。

1. 01

   计算机科学、软件工程、分布式计算、人工智能、计算机体系结构、网络与信息安全、通信工程、电子工程、应用数学、自动化等相关专业的博士和优秀硕士；

2. 02

   熟悉安全防护；了解大模型推理优化（量化/并行策略/调度算法）、Agent系统架构、沙箱安全或边缘计算相关研究经验者优先；熟练掌握Go/C++/Rust/Python/Java/Lua中至少一种语言；

3. 03

   具备扎实的科研素养与系统性思维能力，善于将前沿理论转化为工程实践；良好的跨团队沟通协作意识，能主动推动复杂问题的定义与解决，具备较强的自驱力与抗压能力。