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地大模型和/或预设的本地知识库，确定是否需应用本申请可以在利用在线大模型对数据分析2根据预设的本地大模型和/或预设的本地知识库，确定是否需要对所述目标告警数据响应于确定需要对所述目标告警数据进行脱敏处理，对所述目标告警数据进行脱敏，所述根据预设的本地大模型和/或预设的本地知识库，确定是否需要对所述目标告警根据所述目标告警数据中包括的提示词，确定是否需要对所述目标4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据预设的本地大模确定所述预设的本地知识库中是否包括与所述目标告警数响应于确定所述预设的本地知识库中包括与所述目标告警数据匹配的案例并且所述3根据预设的安全资产数据库，对所述目标告警数据中预设类型的数据进行根据预设的提示词清单，对所述目标告警数据中包括的所述脱敏单元，被配置成响应于确定需要对所述目标告警数据进行脱敏程序被处理器执行时实现如权利要求1至11任一项所述的告4源的需求极高，这限制了其在资源受限的环境中的应用。相比之下，商业大模型，如5[0010]应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本申请的实施例的关键或重要特图1为本申请的告警数据处理方法的一个实施例可以应用于其中的示例性系统架[0016]图1示出了可以应用本申请的告警数据处理方法或告警数据处理装置的实施例的6[0021]需要说明的是，本申请实施例所提供的告警数据处理方法一般由终端设备103执储告警数据的云平台处获取告警数据。执行主体可以将获取到的告警数据进行多种处理，[0029]进一步的，还可以将本地大模型与本地知识库结合起来对目标告警数据进行分[0031]如果通过本地大模型和/或本地知识库的分析，确定需要对目标告警数据进行脱7[0034]在对目标告警数据脱敏处理后，可以利用在线大模型对目标脱敏数据进行分[0037]本申请的上述实施例提供的告警数据处理方法，可以在获取到目标告警数据结合本地大模型和/或本地知识库，确定是否需要对目标告警数据进行脱敏处理。如果需[0038]继续参见图3，其示出了根据本申请的告警数据处理方法的另一个实施例的流程[0042]本实施例中，本地大模型包括至少一种数据类型以及与各数据类型匹配的提示8告警数据进行脱敏处理。具体的，可以对提示词进行自然语言处理（NaturalLanguage确定预设的本地知识库中包括与目标告警数据匹配的案例并且目标告警数据中不存在未[0052]如果存在编码数据，则可以对编码数据进行解码。具体的，在解码时可以调用9事件安全的调用互联网在线大模型进行深度的研判分析，充分的保障的高性能与高安全[0075]输出单元405，被配置成根据所述分析结果以及所述目标告警数据，输出提示信完成相互间的通信。所述处理器501执行所述计算机程序时实现上述方法的步骤，例如包

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