本文针对云安全中安全控制项到技术指标的手动映射效率低下的问题，提出了一种基于领域自适应Sentence Transformer模型的自动化方法。研究首先从五个欧洲安全标准（如ISO 27001、CSA CCM等）和技术指标集合中构建了一个包含3,499个语义对的训练语料库，并通过回译和基于大语言模型的释义技术将语料扩展至四个场景下的13,996个样本。作者微调了五种Sentence Transformer架构（如multi-qa-mpnet-dot-v1等），并在两个独立任务上评估性能：控制项到指标映射和跨标准控制项关联。实验结果表明，所有微调模型均显著优于零样本基线。在控制项到指标任务上，最佳模型在nDCG@10指标上提升高达23个百分点；在跨标准控制关联任务上，使用回译数据的multi-qa-mpnet-dot-v1模型达到0.870 nDCG@10。研究证实，领域内训练数据是提升此类任务性能的主要驱动力。该工作为云安全合规自动化提供了可行的技术路径。