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申请/专利权人:中安华邦(北京)安全生产技术研究院股份有限公司
摘要:本发明公开了一种基于大语言模型的安全知识生成方法和系统,涉及人工智能与网络安全交叉技术领域,包括,采集网络环境中文本记录、网络流量日志、图像资料和视频片段组成多模态异构数据集;基于大语言模型将动态更新后的记忆状态作为附加上下文,生成增强的上下文向量;将增强的上下文向量与动态更新后的记忆状态相结合,生成安全知识条目。本发明通过整合多种网络数据,运用先进多模态技术深度编码信息,结合动态记忆网络与大语言模型,实现了数据的高效融合与上下文相关的安全知识生成,提升了安全知识生成的准确性和及时性,具备根据环境变化灵活调整策略的能力,为网络安全防护提供了更精准全面的解决方案。
主权项:1.一种基于大语言模型的安全知识生成方法,其特征在于:包括,采集网络环境中文本记录、网络流量日志、图像资料和视频片段组成多模态异构数据集;通过多模态Transformer编码器对多模态异构数据集进行深度编码,并和跨模态注意力机制相结合,生成跨模态特征向量;将跨模态特征向量输入至动态记忆网络中进行记忆状态的动态更新;基于大语言模型将动态更新后的记忆状态作为附加上下文,生成增强的上下文向量;将增强的上下文向量与动态更新后的记忆状态相结合,生成安全知识条目。
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百度查询: 中安华邦(北京)安全生产技术研究院股份有限公司 一种基于大语言模型的安全知识生成方法和系统
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