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申请/专利权人：上海秉玉软件技术服务有限公司
摘要：本发明提供了一种基于AI的金融核心系统网络安全内部威胁检测方法及系统，包括：步骤S1：实时风险资讯数据利用风险资讯关键信息提取模型提取满足预设要求的关键信息；步骤S2：资讯报告模型根据提取到的满足预设要求的关键信息生成风险资讯分析报告；步骤S3：实时全流量信息利用内部异常访问行为检测模型对攻击行为进行检测和判断；所述风险资讯关键信息提取模型是设定满足预设要求的关键字段，基于langchain的AI集成框架、ERNIE‑Bot4.0大模型、web框架搭建的AI训练模型；所述资讯报告模型是通过AI模型基于资讯关键字段信息输出风险资讯报告；所述内部异常访问行为检测模型是通过PyTorch框架构建的卷积神经网络、循环神经网络、长短时记忆网络中的任意一种。
主权项：1.一种基于AI的金融核心系统网络安全内部威胁检测方法，其特征在于，包括：步骤S1：实时风险资讯数据利用训练后的风险资讯关键信息提取模型提取满足预设要求的关键信息；步骤S2：资讯报告模型根据提取到的满足预设要求的关键信息生成风险资讯分析报告；步骤S3：实时全流量信息利用训练后的内部异常访问行为检测模型对攻击行为进行检测和判断；所述风险资讯关键信息提取模型是设定满足预设要求的关键字段，基于langchain的AI集成框架、ERNIE-Bot4.0大模型、web框架搭建的AI训练模型；所述资讯报告模型是通过AI模型基于资讯关键字段信息输出风险资讯报告；所述内部异常访问行为检测模型是通过PyTorch框架构建的卷积神经网络、循环神经网络、长短时记忆网络中的任意一种。
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