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申请/专利权人：中国人民解放军国防科技大学
摘要：本发明提出一种基于大语言模型和对比学习的网络资产所有者识别方法和装置，属于网络空间测绘技术领域。所述方法包括：根据IP和域名列表，通过域名解析和网络爬虫获取与网络资产相关的数据内容；对与网络资产相关的数据内容进行重写；基于重写的数据内容，通过文本表示模型计算得到网络资产的向量表示，通过数据增强和融合层计算得到所有者的向量表示；通过多层级对比损失函数联合优化网络资产和所有者的向量表示；根据已知信息计算候选所有者的向量表示，同时计算未知所有者的网络资产的向量表示；通过相似性计算或聚类操作确定网络资产的所有者。本发明通过大语言模型和对比学习实现在特定信息缺失的情况下对网络资产所有者的识别。
主权项：1.一种基于大语言模型和对比学习的网络资产所有者识别方法，其特征在于，所述方法包括：步骤S1、根据IP和域名列表，通过域名解析和网络爬虫来获取与网络资产相关的数据内容；步骤S2、对与网络资产相关的数据内容进行重写，包括对噪声信息进行过滤以及对文本长度进行压缩；步骤S3、基于重写的数据内容，通过文本表示模型计算得到网络资产的向量表示；步骤S4、基于重写的数据内容，通过数据增强和融合层计算得到所有者的向量表示；步骤S5、通过多层级对比损失函数联合优化网络资产和所有者的向量表示；步骤S6、根据已知信息计算候选所有者的向量表示，同时计算未知所有者的网络资产的向量表示；步骤S7、通过相似性计算确定网络资产的所有者是否在候选列表中，若是，则匹配命中；若否则进入步骤S8；步骤S8、对所有者不在候选列表中的网络资产进行聚类，并确定属于同一所有者的网络资产。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国人民解放军国防科技大学 一种基于大语言模型和对比学习的网络资产所有者识别方法和装置
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