本文提出了一种新颖的方法，利用多大型语言模型系统（MLS）与混合检索增强生成（HybridRAG）技术，实现BSI IT-Grundschutz认证的半自动化。研究背景是欧盟NIS2指令的出台导致更多企业需要获得信息安全认证，但专业认证人员短缺、实施成本高昂。该MLS架构集成了多个LLM和知识图谱（KG），以支持认证流程的不同阶段：保护需求评估、建模、IT-Grundschutz检查、措施整合以及后续实现。具体而言，系统通过HybridRAG结合了结构化知识图谱中的领域知识和非结构化文本中的信息，从而更准确地理解认证要求并生成安全概念。实验部分（在论文中应包含，但摘要未提及）可能展示了该系统在提高效率、降低成本方面的效果。该研究旨在解决NIS2带来的数字安全挑战，通过自动化辅助减轻认证人员的工作负担，同时保持安全概念的质量。主要贡献包括：1）提出了一种专门针对IT-Grundschutz认证的MLS架构；2）设计了HybridRAG方法融合知识图谱和LLM；3）探讨了在实际认证场景中应用LLM的可行性和潜在优势。适合安全合规人员、认证机构以及正在准备NIS2合规的企业阅读。