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申请/专利权人：江苏电力信息技术有限公司
申请日：2024-12-05
公开（公告）日：2025-01-03
公开（公告）号：CN119250183A
专利技术分类：..知识工程；知识收集[2023.01]
专利摘要：本发明公开了一种基于大语言模型的威胁情报聚合与攻击异常特征智能生成方法，包括实时获取开源威胁情报社区平台的网络安全情报；按照预定义的多维特征属性优化大语言模型的提示词，并对网络安全情报进行威胁情报的多维特征属性提取；根据提取到的威胁情报的多维特征属性，构建威胁情报的网状图形关系结构数据库；根据网状图形关系结构数据库，构建威胁情报知识图谱；查询威胁情报知识图谱，标记攻击行为特征，连接攻击行为特征点，生成攻击行为特征子图。本发明方法使得安全团队能够快速响应新兴威胁，提高了对网络安全威胁的应对能力。
专利权项：1.一种基于大语言模型的威胁情报聚合与攻击异常特征智能生成方法，其特征在于，包括如下具体步骤：步骤1）实时获取开源威胁情报社区平台的网络安全情报，所述网络安全情报包括网络安全态势、组织攻击行为和漏洞摘要；步骤2）按照预定义的多维特征属性优化大语言模型的提示词，并对所述网络安全情报进行威胁情报的多维特征属性提取；步骤3）根据提取到的威胁情报的多维特征属性，构建威胁情报的网状图形关系结构数据库；所述关系结构数据库中的每一特征情报属性具有一个用于关联其他威胁情报的多维属性指针；步骤4）根据所述网状图形关系结构数据库，构建威胁情报知识图谱；步骤5）查询所述威胁情报知识图谱，标记攻击行为特征，连接攻击行为特征点，生成攻击行为特征子图。
百度查询： 江苏电力信息技术有限公司 一种基于大语言模型的威胁情报聚合与攻击异常特征智能生成方法
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