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申请/专利权人：国网河南省电力公司信息通信分公司;国网河南省电力公司;北京邮电大学
摘要：本申请涉及智能化情报分析领域，具体涉及一种基于大规模模型协同的威胁情报分析方法。其采用基于深度学习的自然语言处理技术对从暗网网页提取威胁情报内容信息，并分别对威胁情报内容信息进行全局内容信息语义特征提取以及关键词信息语义特征提取，进而基于威胁情报的关键词信息对其全局内容信息进行细粒度的上下文语义关联强化，以实现对威胁情报内容的深度理解和结构化表征。这样，可以有效地将非结构化的威胁情报报告转换为结构化数据，提升威胁情报的利用效率和分析准确性。
主权项：1.一种基于大规模模型协同的威胁情报分析方法，其特征在于，包括：获取暗网网页；从所述暗网网页提取威胁情报内容信息；对所述威胁情报内容信息进行基于词粒度的全局内容语义编码以得到威胁情报内容词粒度编码向量的集合；对所述威胁情报内容信息进行关键词提取和语义编码以得到威胁情报关键词上下文语义编码向量的集合；计算所述威胁情报内容词粒度编码向量的集合中的各个威胁情报内容词粒度编码向量相对于所述威胁情报关键词上下文语义编码向量的集合的交互匹配结果以得到所述威胁情报内容信息的结构化数据。
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百度查询： 国网河南省电力公司信息通信分公司 国网河南省电力公司 北京邮电大学 一种基于大规模模型协同的威胁情报分析方法
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