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申请/专利权人：戎行技术有限公司

摘要：本发明涉及网络行为数据筛查监测处理领域，尤其涉及一种基于大模型的移动终端网络行为数据筛查监测方法，包括：利用实时移动终端网络行为数据获取移动终端网络行为数据特征；利用所述移动终端网络行为数据特征与历史移动终端网络行为数据基于大模型建立风险筛查模型；根据所述风险筛查模型得到移动终端网络行为数据筛查监测结果，应用了大模型技术，在分析分类模型的建立上显著改善了模型的泛化能力与场景高度适应性，同时，在方案执行过程中创新性的提出了步骤交叉检验环节，在实际应用系统环境时，减轻运行负担，提升网络行为数据的筛查处理效率与准确性。

主权项：1.一种基于大模型的移动终端网络行为数据筛查监测方法，其特征在于，包括：S1、利用实时移动终端网络行为数据获取移动终端网络行为数据特征；S1-1、获取实时移动终端网络行为数据；S1-2、根据所述实时移动终端网络行为数据获取传输数据量、传输数据类型、传输时刻与传输时长作为传输数据特征；S1-3、根据所述实时移动终端网络行为数据获取实时移动终端网络行为数据的通讯线路；S1-4、根据所述实时移动终端网络行为数据的通讯线路获取通讯线路传输协议、通讯线路端口地址与通讯线路固件类型作为传输线路特征；S1-5、利用所述传输数据特征与传输线路特征作为移动终端网络行为数据特征；其中，所述传输时刻包括传输起始时刻与传输终止时刻，所述通讯线路端口地址包括移动终端地址与网络终端地址，所述通讯线路固件类型为通讯线路对应网络终端类型；S2、利用所述移动终端网络行为数据特征与历史移动终端网络行为数据基于大模型建立风险筛查模型；S2-1、利用所述移动终端网络行为数据特征基于大模型建立特征关联对应模型；S2-2、利用所述历史移动终端网络行为数据基于大模型建立数据识别筛查模型；S2-3、利用所述特征关联对应模型与数据识别筛查模型进行收敛性验证处理得到风险筛查模型；S3、根据所述风险筛查模型得到移动终端网络行为数据筛查监测结果；S3-1、利用所述风险筛查模型得到风险筛查模型的输出结果；S3-2、利用所述风险筛查模型的输出结果建立输出结果数据库；S3-3、根据所述输出结果数据库进行数据线性复核处理得到移动终端网络行为数据筛查监测结果。

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