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龙图腾网获悉广州大学申请的专利一种基于Transformer模型的智能漏洞特征推荐方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120180449B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510580710.4，技术领域涉及：G06F21/57；该发明授权一种基于Transformer模型的智能漏洞特征推荐方法是由田志宏;黎伟豪;阳长江;王瑞;方滨兴;刘园;鲁辉;孙彦斌;苏申;李默涵;徐光侠;谭庆丰;姜誉设计研发完成，并于2025-05-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于Transformer模型的智能漏洞特征推荐方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于Transformer模型的智能漏洞特征推荐方法，涉及欺骗防御资源部署技术领域。该方法包括以下步骤：基于多种开源漏洞库获取初始漏洞信息，进行信息整理分类获取漏洞编号，并基于自动化动态爬虫补充所述漏洞编号对应的漏洞信息；基于BM25算法对所述漏洞信息和目标服务系统的版本信息进行语义相关度粗检索获取检索知识库，基于Transformer模型对所述检索知识库和所述版本信息进行向量化获得向量化数据，基于FAISS算法对所述向量化数据进行向量相似度精检索获取最优漏洞特征。本发明提供的智能漏洞特征推荐方法，补充了漏洞仿真时漏洞信息的数量，并与目标服务系统的版本信息相结合推荐最优漏洞特征，提高了漏洞欺骗成功率。

本发明授权一种基于Transformer模型的智能漏洞特征推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种基于Transformer模型的智能漏洞特征推荐方法，其特征在于，包括以下步骤： 基于多个开源漏洞库获取初始漏洞信息，并对所述初始漏洞信息进行整理分类获取漏洞编号，基于自动化动态爬虫补充所述漏洞编号对应的初始漏洞信息并存储在本地漏洞知识库中； 基于BM25算法对所述本地漏洞知识库和目标服务系统的版本信息进行语义相关度粗检索获取检索知识库，基于Transformer模型对所述检索知识库和所述版本信息进行向量化获得向量化数据，并基于FAISS算法对所述向量化数据进行向量相似度精检索获取最优漏洞特征； 基于BM25算法对本地漏洞知识库和目标服务系统的版本信息进行语义相关度粗检索获取检索知识库的过程中，包括： 基于所述版本信息的关键词和所述本地漏洞知识库中漏洞编号对应的漏洞信息之间的相关性进行评分和排序，并基于排序阈值选取所述漏洞信息，所述相关性包括词频、逆文档频率及文档长度； 基于Transformer模型对所述检索知识库和所述目标服务系统的版本信息进行向量化的过程中，包括： 基于Transformer模型对所述检索知识库中漏洞编号对应的漏洞信息和所述版本信息进行预训练和微调，并将所述漏洞信息和所述版本信息转化为多个固定长度的数值向量，所述数值向量包括待检索向量和查询向量。

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