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一种基于APT知识图谱关联数据的大语言模型增强方法 

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申请/专利权人:国网江西省电力有限公司信息通信分公司;广州大学

摘要:本发明公开了一种基于APT知识图谱关联数据的大语言模型增强方法,包括:收集网络安全领域的相关数据,基于APT攻击的特点构建APT知识图谱;根据用户输入的问题进行APT知识图谱查询;利用查询到的数据片段,生成针对特定查询的增强提示,大语言模型为用户生成更准确更深入的回答。本发明设计了一个专注于APT攻击的知识图谱本体,将APT知识图谱整合到大语言模型中,能够提高对潜在威胁的检测效率和准确性,还能够为防护策略的制定和实时响应提供有力支持,极大地强化了网络安全的整体防御体系。

主权项:1.一种基于APT知识图谱关联数据的大语言模型增强方法,其特征在于,包括:收集网络安全领域的相关数据,基于APT攻击的特点构建APT知识图谱;根据用户输入的问题进行APT知识图谱查询;利用查询到的数据片段,生成针对特定查询的增强提示,大语言模型为用户生成更准确更深入的回答。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 国网江西省电力有限公司信息通信分公司 广州大学 一种基于APT知识图谱关联数据的大语言模型增强方法

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