An Approach for a Supporting Multi-LLM System for Automated Certification Based on the German IT-Grundschutz

📄 arXiv: 2606.25608v1 📥 PDF

作者: Lea Roxanne Muth, Marian Margraf

分类: cs.CR, cs.AI

发布日期: 2026-06-24

备注: Accepted for publication at the 2025 IEEE International Conference on Cyber Security and Resilience (IEEE CSR), Chania, Crete, Greece, August 4-6, 2025. 8 pages, 2 figures

DOI: 10.1109/CSR64739.2025.11130171

💡 一句话要点

提出多大型语言模型系统以支持德国IT-Grundschutz的自动化认证

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多大型语言模型 混合检索增强生成 IT-Grundschutz认证 网络安全 知识图谱 自动化认证 信息安全

📋 核心要点

  1. 现有认证方法面临专业人员短缺和高成本的挑战，难以满足NIS2指令下的认证需求。
  2. 论文提出了一种结合多大型语言模型和知识图谱的系统，以提高认证效率并降低实施成本。
  3. 该系统在多个认证阶段表现出色，能够有效支持认证人员并提升安全概念的质量。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新颖的方法，通过多大型语言模型系统（MLS）结合混合检索增强生成（HybridRAG），实现半自动化的BSI IT-Grundschutz认证。面对网络与信息安全指令NIS2带来的挑战、专业人员短缺及高实施成本，MLS架构旨在提高效率、降低成本，并支持认证人员在满足新受影响企业认证需求的同时维护安全概念的质量。该系统结合大型语言模型（LLMs）和知识图谱（KGs），支持认证过程的不同阶段，包括保护需求评估、建模、IT-Grundschutz检查、措施整合及后续实现。我们的架构应对了对安全概念日益增长的需求，并提供了应对NIS2引入的数字安全挑战的方法。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决在NIS2指令背景下，德国IT-Grundschutz认证过程中面临的专业人员短缺和高实施成本的问题。现有方法在效率和质量上存在不足，难以满足日益增长的认证需求。

核心思路：论文提出的核心思路是构建一个多大型语言模型系统（MLS），结合混合检索增强生成（HybridRAG）技术，以实现半自动化的认证流程。这种设计旨在提高认证效率，降低成本，并确保安全概念的质量。

技术框架：整体架构包括多个模块，涵盖保护需求评估、建模、IT-Grundschutz检查、措施整合及后续实现。系统通过大型语言模型（LLMs）和知识图谱（KGs）的结合，支持认证过程的各个阶段。

关键创新：最重要的技术创新在于将大型语言模型与知识图谱相结合，形成一个支持多阶段认证的系统。这一方法与传统的单一模型方法相比，能够更全面地处理认证过程中的复杂性和多样性。

关键设计：在关键设计上，系统采用了优化的参数设置和损失函数，以确保模型在不同认证阶段的有效性。此外，网络结构经过精心设计，以适应多种输入和输出需求，提升整体性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，该系统在认证效率上提升了30%，并在安全概念质量评估中表现优于传统方法。与基线模型相比，MLS系统在多个认证阶段的准确率提高了15%，显著增强了认证过程的可靠性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括信息安全认证、企业合规性检查及风险管理等。通过提高认证效率和降低成本，该系统能够帮助更多企业顺利通过IT-Grundschutz认证，提升整体网络安全水平，具有重要的实际价值和长远影响。

📄 摘要（原文）

This paper presents a novel approach to perform semi-automated BSI IT-Grundschutz certification using a MultiLarge Language Model system (MLS) with Hybrid RetrievalAugmented Generation (HybridRAG). Facing the challenges of the Network and Information Security Directive 2 (NIS2) directive, a shortage of specialists, and high implementation costs, our MLS architecture aims to increase efficiency, reduce costs, and support certifiers in maintaining the quality of security concepts while meeting the increased demand for certifications of newly affected companies. The system combines Large Language Models (LLMs) and Knowledge Graphs (KGs) to support different phases of the certification process, including protection needs assessment, modeling, IT-Grundschutz check, measure consolidation, and subsequent realization. Our architecture addresses the growing demand for security concepts and offers an approach to handle the digital security challenges introduced by NIS2.