天津检验中心深度融合DeepSeek模型，在现有信息安全检测实践库的基础上，成功构建了一套基于人工智能大模型的信息安全舆情分析及检测用例自生成系统。该系统有效解决了信息安全舆情数据转化为信息安全检测技术衔接不畅的问题，显著提升了天津检验中心信息安全实践库的检测用例时效性和覆盖度，为C-ICAP隐私保护测评、在用车信息安全监管提供技术支撑，助力车辆生产企业快速、准确验证车型产品持续性信息安全。
基于大模型的信息安全舆情分析系统
将舆情收集系统中收集的威胁情报和漏洞数据输入至DeepSeek模型，使用AI大模型将威胁情报和漏洞数据转化为符合信息安全检测实践库数据格式要求的舆情信息要点。
基于大模型的信息安全检测用例自生成系统
基于信息安全检测实践库中已有的检测用例，应用AI大模型技术，实现舆情信息要点和测试工具的自适应筛选、匹配和连接，自动生成基于舆情信息的汽车信息安全检测用例。
通过本项测试能力，汽车检测机构可快速、有效的生成基于舆情信息的汽车信息安全测试用例，满足汽车信息安全攻击技术持续演进下的汽车信息安全防护能力测评检测需求。
基于DeepSeek的信息安全舆情分析及测试验证流程图
基于DeepSeek的检测用例样例
未来，我们将进一步应用DeepSeek等前沿人工智能技术，持续优化信息安全检测能力，以满足汽车全生命周期信息安全测评需求。我们热忱期待与行业同仁们开展深入交流与探讨，携手共进，推动汽车信息安全检测技术迈向更高水平，为行业的持续进步贡献力量。
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