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申请/专利权人：广州大学;国网江西省电力有限公司信息通信分公司;软极网络技术(北京)有限公司

摘要：本发明提供了一种威胁的语言模型分析方法，包括：获取威胁情报，判断威胁情报的类型；根据威胁情报的类型选择对威胁情报进行语言模型分析的信息抽取方式；应用选择的信息抽取方式对威胁情报进行信息抽取；获取信息抽取结果从而得到对应威胁情报的威胁知识图谱。应用该方法能够从大量的非结构化网络威胁情报中高效抽取并整合信息,提高了信息处理的效率，增强对APT攻击的识别和分析能力；能够快速识别网络中的异常行为，并及时做出响应，有效减少网络攻击的风险；通过融合知识图谱增加了大型语言模型的可解释性，提升模型输出结果的可理解性和可靠性。

主权项：1.一种威胁的语言模型分析方法，其特征在于，包括：获取威胁情报，判断所述威胁情报的类型；根据所述威胁情报的类型选择对所述威胁情报进行语言模型分析的信息抽取方式；应用选择的信息抽取方式对所述威胁情报进行信息抽取；获取信息抽取结果从而得到对应所述威胁情报的威胁知识图谱；其中，根据所述威胁情报的类型选择对所述威胁情报进行语言模型分析的信息抽取方式，包括：当所述威胁情报的类型为短文本威胁情报时，采用基于提示语的大模型增强抽取方式对所述威胁情报进行语言模型分析的信息抽取；当所述威胁情报的类型为综合的M份威胁情报时，采用基于搜索引擎的大模型增强抽取方式对所述威胁情报进行语言模型分析的信息抽取，其中，M＞1；当所述威胁情报的类型为长文本威胁情报时，采用面向长文本威胁情报的大模型增强方式对所述威胁情报进行语言模型分析的信息抽取；当所述威胁情报的类型为综合的M份威胁情报时，应用选择的信息抽取方式对所述威胁情报进行信息抽取，其中，M＞1，包括：根据信息抽取目标构造问题；利用关键字提取算法提取所述问题中的关键字；根据所述关键字进行搜索引擎搜索得到反馈文本；根据所述反馈文本与所述问题构造增强查询文本；根据所述增强查询文本进行大型语言模型查询得到信息抽取结果；当所述威胁情报的类型为长文本威胁情报时，应用选择的信息抽取方式对所述威胁情报进行信息抽取，包括：对所述长文本威胁情报进行分割得到N个文本片段，其中，N＞1；将所述N个文本片段经过向量化处理后进行存储；从所述N个文本片段中检索出与信息抽取目标内容最相关的文本片段，得到相关文本片段；根据所述相关文本片段构建问答环境；利用大型语言模型进行对应所述问答环境的问答处理得到信息抽取结果。

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百度查询： 广州大学 国网江西省电力有限公司信息通信分公司 软极网络技术(北京)有限公司 一种威胁的语言模型分析方法、装置、介质及电子设备