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龍圖騰網(wǎng)獲悉江蘇國保信息系統(tǒng)測(cè)評(píng)中心有限公司申請(qǐng)的專利基于大模型的網(wǎng)絡(luò)安全入侵檢測(cè)方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120378227B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-29發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510865080.5，技術(shù)領(lǐng)域涉及：H04L9/40；該發(fā)明授權(quán)基于大模型的網(wǎng)絡(luò)安全入侵檢測(cè)方法及系統(tǒng)是由彭高;凌華俊;鄭志遠(yuǎn)設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-06-26向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本基于大模型的網(wǎng)絡(luò)安全入侵檢測(cè)方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明提供了一種基于大模型的網(wǎng)絡(luò)安全入侵檢測(cè)方法及系統(tǒng)，涉及網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：監(jiān)測(cè)獲取當(dāng)前時(shí)段內(nèi)的若干個(gè)訪問行為數(shù)據(jù)序列，利用訪問行為基準(zhǔn)對(duì)照表進(jìn)行節(jié)點(diǎn)差異比對(duì)，構(gòu)建偏離節(jié)點(diǎn)分布序列；對(duì)若干個(gè)訪問行為數(shù)據(jù)序列進(jìn)行節(jié)點(diǎn)相似比對(duì)，并進(jìn)行同頻節(jié)點(diǎn)標(biāo)識(shí)，構(gòu)建同頻節(jié)點(diǎn)分布序列；結(jié)合大模型，根據(jù)偏離節(jié)點(diǎn)分布序列和同頻節(jié)點(diǎn)分布序列預(yù)測(cè)獲取潛在攻擊節(jié)點(diǎn)分布和潛在攻擊概率分布，制定節(jié)點(diǎn)檢測(cè)策略進(jìn)行檢測(cè)。旨在解決傳統(tǒng)檢測(cè)方法缺乏對(duì)多個(gè)訪問節(jié)點(diǎn)之間協(xié)同行為模式的有效識(shí)別，導(dǎo)致入侵檢測(cè)系統(tǒng)在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中存在檢測(cè)準(zhǔn)確率低、響應(yīng)滯后以及易漏報(bào)等問題；可以顯著提高入侵檢測(cè)的準(zhǔn)確性、實(shí)時(shí)性和主動(dòng)防御能力。

本發(fā)明授權(quán)基于大模型的網(wǎng)絡(luò)安全入侵檢測(cè)方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.基于大模型的網(wǎng)絡(luò)安全入侵檢測(cè)方法，其特征在于，方法包括： 根據(jù)預(yù)設(shè)歷史時(shí)區(qū)內(nèi)企業(yè)內(nèi)網(wǎng)的網(wǎng)絡(luò)日志，對(duì)若干個(gè)訪問節(jié)點(diǎn)進(jìn)行訪問行為聚類，構(gòu)建訪問行為基準(zhǔn)對(duì)照表； 監(jiān)測(cè)獲取當(dāng)前時(shí)段內(nèi)所述若干個(gè)訪問節(jié)點(diǎn)的若干個(gè)訪問行為數(shù)據(jù)序列，利用所述訪問行為基準(zhǔn)對(duì)照表，對(duì)所述若干個(gè)訪問行為數(shù)據(jù)序列進(jìn)行節(jié)點(diǎn)差異比對(duì)，構(gòu)建偏離節(jié)點(diǎn)分布序列； 對(duì)所述若干個(gè)訪問行為數(shù)據(jù)序列進(jìn)行節(jié)點(diǎn)相似比對(duì)，并進(jìn)行同頻節(jié)點(diǎn)標(biāo)識(shí)，構(gòu)建同頻節(jié)點(diǎn)分布序列； 結(jié)合大模型，根據(jù)所述偏離節(jié)點(diǎn)分布序列和同頻節(jié)點(diǎn)分布序列預(yù)測(cè)獲取潛在攻擊節(jié)點(diǎn)分布和潛在攻擊概率分布，制定節(jié)點(diǎn)檢測(cè)策略進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)安全入侵檢測(cè)； 其中，根據(jù)預(yù)設(shè)歷史時(shí)區(qū)內(nèi)企業(yè)內(nèi)網(wǎng)的網(wǎng)絡(luò)日志，對(duì)若干個(gè)訪問節(jié)點(diǎn)進(jìn)行訪問行為聚類，構(gòu)建訪問行為基準(zhǔn)對(duì)照表，包括： 隨機(jī)選取第一訪問節(jié)點(diǎn)，根據(jù)所述第一訪問節(jié)點(diǎn)對(duì)所述網(wǎng)絡(luò)日志進(jìn)行篩選，確定第一訪問行為數(shù)據(jù)集； 基于預(yù)設(shè)時(shí)間間隔劃分確定多個(gè)訪問時(shí)段，對(duì)所述第一訪問行為數(shù)據(jù)集進(jìn)行劃分，得到多個(gè)訪問行為數(shù)據(jù)集； 根據(jù)所述多個(gè)訪問行為數(shù)據(jù)集進(jìn)行訪問行為聚類，確定多個(gè)高頻訪問行為特征，其中，訪問行為特征包括訪問頻率、單次數(shù)據(jù)流量和單次持續(xù)時(shí)長(zhǎng)； 根據(jù)所述多個(gè)訪問時(shí)段和多個(gè)高頻訪問行為特征建立第一訪問節(jié)點(diǎn)的第一訪問行為基準(zhǔn)，并依次分析確定若干個(gè)訪問行為基準(zhǔn)，構(gòu)建訪問行為基準(zhǔn)對(duì)照表； 其中，根據(jù)所述偏離節(jié)點(diǎn)分布序列和同頻節(jié)點(diǎn)分布序列預(yù)測(cè)獲取潛在攻擊節(jié)點(diǎn)分布和潛在攻擊概率分布，包括： 根據(jù)同類企業(yè)的網(wǎng)絡(luò)日志，進(jìn)行樣本數(shù)據(jù)篩選，獲取樣本偏離節(jié)點(diǎn)分布序列集和樣本同頻節(jié)點(diǎn)分布序列集，并分析得到不同樣本偏離節(jié)點(diǎn)分布序列和樣本同頻節(jié)點(diǎn)分布序列下的高頻攻擊節(jié)點(diǎn)分布和高頻攻擊概率分布，獲取樣本攻擊節(jié)點(diǎn)分布集和樣本攻擊概率分布集； 采用所述樣本偏離節(jié)點(diǎn)分布序列集和樣本同頻節(jié)點(diǎn)分布序列集為輸入，采用樣本攻擊節(jié)點(diǎn)分布集和樣本攻擊概率分布集為監(jiān)督，訓(xùn)練大模型，構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)攻擊識(shí)別插件； 利用所述網(wǎng)絡(luò)攻擊識(shí)別插件，根據(jù)所述偏離節(jié)點(diǎn)分布序列和同頻節(jié)點(diǎn)分布序列預(yù)測(cè)獲取潛在攻擊節(jié)點(diǎn)分布和潛在攻擊概率分布。

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