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龙图腾网获悉北京计算机技术及应用研究所申请的专利一种基于智能大模型的诱捕系统实现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：CN119996017B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202510217454.2，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种基于智能大模型的诱捕系统实现方法是由张茜;温泉;王晓菲;陈志浩;曾颖明;马晓军;王亚洲;战海心;尚颖;李清源;闫子淇设计研发完成，并于2025-02-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于智能大模型的诱捕系统实现方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于智能大模型的诱捕系统实现方法，属于网络安全技术领域。本发明通过拦截攻击者报文，同时利用智能大模型生成多种多样符合攻击者预期的虚假报文，并返回给攻击者，从而引诱攻击者进一步攻击，最后，将攻击流量重定向牵引至高交互、高仿真的蜜罐仿真环境中，实现对攻击者的诱捕。以按需生成的智能虚假报文为诱饵，可节省大量的蜜罐实际构建的开销成本，且更加智能、动态地扩展现有蜜罐功能的多样性。

本发明授权一种基于智能大模型的诱捕系统实现方法在权利要求书中公布了：1.一种基于智能大模型的诱捕系统实现方法，其特征在于，该系统设计为包括： 动态伪装模块，用于通过拦截机制拦截攻击主机发送的扫描、探测的攻击报文，并将报文信息发送给智能大模型模块；还用于将虚假报文信息发送给攻击主机，引诱其发起进一步的攻击行为；以及用于将攻击流量牵引至蜜罐诱捕模块，由蜜罐诱捕模块实现对网络攻击威胁的诱捕取证和溯源分析； 智能大模型模块，用于接收报文信息后通过训练和学习，动态生成符合攻击者预期的多样化的虚假报文信息，并将生成的虚假报文信息返回给动态伪装模块； 蜜罐诱捕模块，用于构造多种类型的蜜罐仿真环境，接收动态伪装模块重定向牵引过来的攻击流量，结合威胁情报库，实现对网络攻击威胁的诱捕取证和溯源分析； 智能大模型模块的实现方法具体如下： 1智能大模型构建和训练： 数据集收集：从多元化的数据源中收集海量数据； 模型结构选择：以Transformer或Llama为基座设计模型架构；采用因果解码器架构，使用单向的掩码注意力机制，使每个输入的词元只关注序列中位于它前面的词元和它本身，进而自回归地预测输出的词元； 数据集处理和模型训练：将攻击报文处理成模型可理解的序列数据格式，选择合适的损失函数和优化算法； 模型调优阶段：使用特定任务的标签数据进行模型的微调；然后，使用自我博弈偏好优化方法SPPO的对齐技术，通过自我博弈的框架优化模型行为，其中，依据偏好模型的标注，估算出每个输出的胜率，从而进一步微调模型参数使得胜率高于预设值的输出拥有更高的出现概率，自我博弈的目标是微调自身模型从而胜于上一轮模型； 模型评估验证阶段：定期评估模型在测试集上的性能，使用独立于训练过程的测试集评估模型的泛化能力和准确性； 2智能大模型应用： 报文输入：输入动态伪装模块拦截的攻击报文信息； 报文生成：利用训练好的模型生成复合攻击者预期的虚假报文信息； 报文返回：将生成的虚假信息报文返回给动态伪装模块。

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