- 专利标题: 一种基于大规模模型协同的威胁情报分析方法
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申请号: CN202411127448.X申请日: 2024-08-16
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公开(公告)号: CN118982028A公开(公告)日: 2024-11-19
- 发明人: 刘晗 , 李丁丁 , 杨莹 , 党芳芳 , 闫丽景 , 郭少勇 , 李帅 , 宋一凡 , 王磊 , 李晓庆
- 申请人: 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
- 申请人地址: 河南省郑州市二七区嵩山南路87号院办公区C楼
- 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
- 当前专利权人: 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
- 当前专利权人地址: 河南省郑州市二七区嵩山南路87号院办公区C楼
- 代理机构: 北京知己知识产权代理有限公司 41132专利代理师季发军
- 主分类号: G06F40/30
- IPC分类号: G06F40/30 ; G06F40/284 ; G06F16/33 ; G06F16/31
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。