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龙图腾网获悉北京信联数安科技有限公司;信联科技(南京)有限公司申请的专利一种基于大语言模型来实现网络安全威胁预测的方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119996082B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510457620.6，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种基于大语言模型来实现网络安全威胁预测的方法是由李明柱;张胜;李付鹏;赵璐瑾;秦素娟设计研发完成，并于2025-04-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大语言模型来实现网络安全威胁预测的方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于大语言模型来实现网络安全威胁预测的方法，基于样本流量集，构建各时序相邻两样本流量构成的正样本流量组，以流量影响特征值为输入、流量关键特征值为输出，配合用于检测两流量间是否时序连续的流量时序检测模型进行微调，训练获得流量预测模型，再结合训练所获用于恶意检测的恶意流量检测模型，应用流量预测模型进行流量预测，应用恶意流量检测模型对所预测流量进行恶意检测，本发明通过先进的深度学习技术，能够实时分析和预测潜在的恶意流量，从而提前采取防御措施，大大提高了网络安全的主动性和有效性。

本发明授权一种基于大语言模型来实现网络安全威胁预测的方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大语言模型来实现网络安全威胁预测的方法，其特征在于：基于预设数量分别对应恶意标签或非恶意标签的样本流量构成的样本流量集，执行如下步骤A至步骤C，获得流量预测模型与恶意流量检测模型，然后执行步骤i，针对以当前流量向未来时间方向相邻的下一条流量进行预测与恶意检测； 步骤A.以时序相邻两样本流量构成正样本流量组、以及时序不相邻两样本流量构成负样本流量组的方式，由样本流量集中提取各个正样本流量组、各个负样本流量组，且正样本流量组对应流量连续标签，负样本流量组对应流量非连续标签，然后进入步骤B； 步骤B.首先基于各正样本流量组与各个负样本流量组，训练获得用于检测两流量对应流量连续标签或流量非连续标签的流量时序检测模型，然后基于各正样本流量组，以及流量时序检测模型的微调，训练获得用于预测相邻未来时间方向下一条流量的流量预测模型，然后进入步骤C； 上述步骤B包括如下步骤B1至步骤B3； 步骤B1.分别针对样本流量集中的各样本流量，提取样本流量分别对应预设各恶意流量检测特征的特征值，作为各关键特征值，以及提取样本流量分别对应预设各影响恶意流量检测特征变化的特征的特征值，作为各影响特征值；然后进入步骤B2； 步骤B2.基于各正样本流量组与各负样本流量组，以样本流量组中两条样本流量的各关键特征值为输入，以该样本流量组对应流量连续标签或流量非连续标签为输出，针对BERT模型进行训练，获得流量时序检测模型，然后进入步骤B3； 步骤B3.基于各正样本流量组，以正样本流量组中顺序第一条样本流量的各影响特征值为输入，以该正样本流量组中顺序第二条样本流量的各关键特征值为输出，针对第一BART模型进行训练，并同时应用流量时序检测模型，针对第一BART模型训练中所输入流量的各关键特征值、以及所输出预测流量各关键特征预测值，执行该输入流量与该输出预测流量对应流量连续标签或流量非连续标签的检测，以检测结果对第一BART模型的训练进行微调，进而获得训练后第一BART模型，构成流量预测模型； 步骤C.基于样本流量集，训练获得用于检测流量对应恶意标签或非恶意标签的恶意流量检测模型； 步骤i.应用流量预测模型，预测获得以当前流量向未来时间方向相邻的下一条流量，并应用恶意流量检测模型，针对该下一条流量进行恶意检测。

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