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申请/专利权人：上海交通大学;公安部第三研究所
摘要：本发明涉及一种面向零信任安全的生成式威胁推断与验证方法和电子设备，方法包括如下步骤：步骤S1，获取恶意代码样本，通过多种特征提取方法从恶意代码样本中提取静态特征和动态特征，构建恶意代码数据库；步骤S2：基于所述恶意代码数据库，以实现恶意代码多分类为目的，利用提示学习的方法对大语言模型进行训练；步骤S3：利用预训练好的大语言模型对目标恶意代码进行多轮交互式分析和验证，得到威胁类型判断、攻击连分析和影响范围评估信息。与现有技术相比，本发明具有实现全面且深入的恶意代码威胁推断和验证、威胁推断准确性高等优点。
主权项：1.一种面向零信任安全的生成式威胁推断与验证方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1，获取恶意代码样本，通过多种特征提取方法从恶意代码样本中提取静态特征和动态特征，构建恶意代码数据库；步骤S2：基于所述恶意代码数据库，以实现恶意代码多分类为目的，利用提示学习的方法对大语言模型进行训练；步骤S3：利用预训练好的大语言模型对目标恶意代码进行多轮交互式分析和验证，得到威胁类型判断、攻击连分析和影响范围评估信息。
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百度查询： 上海交通大学 公安部第三研究所 面向零信任安全的生成式威胁推断与验证方法和电子设备
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