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申请/专利权人:国网江西省电力有限公司信息通信分公司;广州大学
摘要:本发明公开了一种面向APT知识图谱和大语言模型的协同增强方法,包括步骤:S1、构建专注于网络安全领域的APT知识图谱;S2、根据用户输入的问题设计链式提示语依次传递给大语言模型进行分步回答,大语言模型利用APT知识图谱提供的知识进行问题的查询与定位;S3、结合定位的APT知识节点与用户输入的问题内容,利用子图检索的强相关节点丰富上下文感知提示;S4、大语言模型根据上下文感知提示,为用户生成一个全面的答案。本发明增强了大语言模型在APT场景下的语义理解、推理和预测能力,大语言模型可以更好地分析和推断攻击者行为、攻击路径,提高在复杂网络环境中的准确性,增强了对APT攻击的防御和应对能力。
主权项:1.一种面向APT知识图谱和大语言模型的协同增强方法,其特征在于,该方法包括以下步骤:步骤S1、构建专注于网络安全领域的APT知识图谱;步骤S2、根据用户输入的问题设计链式提示语依次传递给大语言模型进行分步回答,大语言模型利用APT知识图谱提供的知识进行问题的查询与定位;步骤S3、结合定位的APT知识节点与用户输入的问题内容,利用子图检索的强相关节点丰富上下文感知提示;步骤S4、大语言模型根据上下文感知提示,为用户生成一个全面的答案。
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百度查询: 国网江西省电力有限公司信息通信分公司 广州大学 一种面向APT知识图谱和大语言模型的协同增强方法
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