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龙图腾网获悉广州大学申请的专利基于威胁情报的APT攻击技术识别与匹配方法及系统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：CN119760705B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202411768791.2，技术领域涉及：G06F21/56；该发明授权基于威胁情报的APT攻击技术识别与匹配方法及系统是由田志宏;王燕;吴未;刘园;孙彦斌;鲁辉;苏申;李默涵;仇晶设计研发完成，并于2024-12-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于威胁情报的APT攻击技术识别与匹配方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于威胁情报的APT攻击技术识别与匹配方法、系统、存储介质及电子设备，该方法包括：获取多条威胁情报语句；根据多条威胁情报语句对初始分类模型进行训练，得到最终分类模型，并将待检测语句依次输入到最终分类模型中，得到每一待检测样本的分类结果；将分类结果为相关的待检测语句中的每个词转化为高维上下文嵌入向量表示，并对高维上下文嵌入向量表示进行实体关系抽取，得到与每一高维上下文嵌入向量表示对应的结构化关系三元组；将结构化关系三元组与任一ATT&CK技术信息进行匹配，根据匹配结果得到与待检测语句对应的目标ATT&CK技术信息。本发明能够解决高误报率和漏报现象的问题。

本发明授权基于威胁情报的APT攻击技术识别与匹配方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于威胁情报的APT攻击技术识别与匹配方法，其特征在于，所述方法包括： 获取历史威胁情报数据，并对所述历史威胁情报数据进行预处理和语句分割，得到多条威胁情报语句； 根据所述多条威胁情报语句对初始分类模型进行训练，得到最终分类模型，包括：对每一条威胁情报语句进行标注，标注结果为相关或者不相关，并将标注后的威胁情报语句进行嵌入操作，以将每一条威胁情报语句转化为高维向量表示，得到句子嵌入向量；以所述句子嵌入向量作为初始分类模型的输入，训练得到最终分类模型； 并将待检测语句依次输入到所述最终分类模型中，得到每一待检测样本的分类结果，所述分类结果包括相关和不相关，包括：所述最终分类模型根据以下公式得到所述待检测语句的预测概率： ，其中，表示第i个待检测样本为相关句子的预测概率，表示激活函数，用于将线性输出转化为[0,1]范围内的概率，表示模型的权重向量，表示第i个待检测样本的句子嵌入向量，表示模型的偏置项； 判断所述待检测语句的预测概率是否大于预设概率阈值；若所述待检测语句的预测概率大于预设概率阈值，则判定所述待检测语句的分类结果为相关；若所述待检测语句的预测概率小于或等于预设概率阈值，则判断所述待检测语句的分类结果为不相关； 将分类结果为相关的待检测语句中的每个词转化为高维上下文嵌入向量表示，并对所述高维上下文嵌入向量表示进行实体关系抽取，得到与每一所述高维上下文嵌入向量表示对应的结构化关系三元组，所述结构化关系三元组包括技术标题向量表示、技术描述向量表示以及额外技术信息向量表示； 读入MITRE官网的技战术描述语料库，所述技战术描述语料库包含多条ATTCK技术信息，每条所述ATTCK技术信息均包括技术标题、技术描述以及额外技术信息，将所述结构化关系三元组与任一所述ATTCK技术信息进行匹配，根据匹配结果得到与所述待检测语句对应的目标ATTCK技术信息。

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