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申请/专利权人：南京众智维信息科技有限公司

摘要：本发明公开了一种融合知识图谱与大语言生成模型的生成剧本决策方法，包括：从智能对话框中提取网络安全专有名词与文本嵌入，将专有名词集与三元体进行双向匹配，生成专有名词实体集；将生成的专有名词实体集发送至ISKS模块，获得实体类层次结构的实体的双曲嵌入，将实体嵌入与文本嵌入融合，生成提示集；在FSTG模块中，将安全事件与提示集组合到少样本思维作为输入文本；大语言生成模型基于输入文本生成网络安全应急响应剧本的决策支持；本方案具有利用网络安全应急响应知识图谱与大语言生成模型的互补性，为网络安全响应机器人自动化剧本生成提供可靠的决策支持，以实现应对现代网络环境中日益复杂和频繁安全威胁的特点。

主权项：1.一种融合知识图谱与大语言生成模型的生成剧本决策方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，从智能对话框中提取当前安全事件报告中的网络安全专有名词与文本嵌入，将提取的专有名词形成的专有名词集与网络安全应急响应知识图谱中的三元体进行双向匹配，选择同时存在的专有名词，生成专有名词实体集；S2，将生成的专有名词实体集发送至ISKS模块，通过Poincaréball模型来获得与之对应的基于网络安全应急响应知识图谱中实体类层次结构的实体的双曲嵌入，根据相关性将实体嵌入与文本嵌入融合，生成提示集；S3，在FSTG模块中，将安全事件与生成的提示集组合到少样本思维作为输入文本；S4，大语言生成模型基于构建的输入文本生成相关的网络安全应急响应剧本的决策支持；步骤S1还包括步骤：S101，从智能对话框中提取文本信息X，利用由N个转换层组成的双文本编码器检索在文本信息X中提到的K个网络安全专有名词{e1，e2，…，ek}，并组成专有名词集εx，双文本编码器获取文本表示Tp和专有名词表示Ep的表达式为：Tp＝BERTT[CLS]；x；[SEP] 其中，BERTT和BERTE为不共享权重的两个BERT文本编码器，[CLS]和[SEP]为BERT的令牌，[CLS]表示文本序列的分类结果，[SEP]表示文本间的分隔符，和分别为专有名词e的文本标识符和文本描述；S102，以文本信息为输入进行专有名词检索，通过噪声对比估计损失函数来训练文本编码器，表达式为： 其中，Se＝TpTEp表示文本信息X和专有名词e之间的匹配分数，Nε，x为一组不与专有名词集εx重叠的负面示例；S103，在网络安全响应知识图谱中以实体为出发点，以两跳关系为范围，将与专有名词集相匹配的实体集成到匹配的候选实体集中，所有涉及的关系称为候选关系集使用候选实体集，从知识图谱中检索相关的属性，创建候选属性集Ax。

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