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龍圖騰網獲悉齊魯工業大學(山東省科學院);山東省計算中心(國家超級計算濟南中心)申請的專利一種多源跨模態威脅情報處理方法、裝置、設備及介質獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120296688B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-15發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510788310.2，技術領域涉及：G06F18/25；該發明授權一種多源跨模態威脅情報處理方法、裝置、設備及介質是由吳曉明;沈澤東;楊明;穆超;王鑫;賀云鵬;劉臣勝;陳振婭;徐碩;吳法宗設計研發完成，并于2025-06-13向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種多源跨模態威脅情報處理方法、裝置、設備及介質在說明書摘要公布了：本發明屬于電數字數據處理領域，尤其涉及一種多源跨模態威脅情報處理方法、裝置、設備及介質。通過“雙層次遞進式融合”技術路線，實現威脅情報處理范式的創新：跨模態融合層，聚焦自然語言CTI與圖片CTI的異構特征深度耦合，采用“模態內自注意力、跨模態交叉注意力、LSTM時序融合”三級處理機制，實現自然語言語義與視覺信息的映射；多源對齊層，將跨模態融合的CTI特征向量與惡意代碼、日志數據聯合建模，構建“CTI知識圖、惡意代碼圖、日志時序圖”三維關聯網絡，通過異構圖注意力網絡實現跨源語義空間統一。解決了傳統威脅情報處理方法在面對多源跨模態數據時存在的收集整合困難、預處理不足、跨模態特征融合困難以及知識圖譜構建不完善的問題。

本發明授權一種多源跨模態威脅情報處理方法、裝置、設備及介質在權利要求書中公布了：1.一種多源跨模態威脅情報處理方法，其特征在于，所述方法包括： S1、數據收集：構建多源跨模態四維采集架構，收集包括自然語言、圖像、惡意代碼、系統日志的多源跨模態威脅情報數據； S2、數據預處理：對通過步驟S1收集到的多源跨模態威脅情報數據進行清洗、轉換和特征提取，得到自然語言特征向量、圖像特征向量、惡意代碼特征向量、系統日志特征向量； S3、跨模態特征對齊與融合： S31、將步驟S2得到的自然語言特征向量和圖像特征向量進行特征對齊，得到對齊后的自然語言特征向量和圖像特征向量； S32、對對齊后的自然語言特征向量和圖像特征向量進行模態內自注意力計算，分別得到經模態內自注意力計算后的自然語言特征向量和圖像特征向量；將和進行跨模態交叉注意力融合，得到多頭特征向量； S33、將步驟S32得到的多頭特征向量經過拼接得到最終的跨模態融合向量； S4、多源數據融合對齊：采用基于圖結構的跨模態語義對齊技術，將經步驟S2預處理后得到的代碼特征向量和日志特征向量及步驟S3處理后得到的跨模態融合向量在統一語義空間進行對齊，得到多源異構圖G； S5知識圖譜構建：基于威脅情報分析需求及步驟S4融合對齊后的多源異構圖G，通過圖模式定義與設計、知識抽取與融合，存儲與查詢優化，構建知識圖譜。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人齊魯工業大學(山東省科學院);山東省計算中心(國家超級計算濟南中心)，其通訊地址為：250000 山東省濟南市長清區西部新城大學科技園；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。