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龙图腾网获悉睿安致远(北京)信息技术有限公司申请的专利基于大型语言模型的安全事件日志模板检测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：CN120415805B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202510530307.0，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权基于大型语言模型的安全事件日志模板检测方法是由郜小亮;倪德东设计研发完成，并于2025-04-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大型语言模型的安全事件日志模板检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及网络安全与日志分析领域，尤其涉及一种基于大型语言模型的安全事件日志模板检测方法，包括：提取原始日志中的标签字段以确定各日志信息的生成源程序；将各日志子集与现有模板集合进行匹配；基于静态示例构造自然语言提示模板，结合所述自然语言提示模板和所述动态批次通过大型语言模型解析生成若干候选模板；通过各正则表达式匹配动态批次；结合保留的候选模板生成若干冗余模板；通过聚类算法压缩冗余模板生成压缩模板加入至现有模板集合；统计动态批次中的未覆盖日志信息，将融合模板加入现有模板集合；本发明在有效地分析不同应用程序产生的安全日志的同时，提高了基于大型语言模型的安全事件日志模板检测的稳定性和准确性。

本发明授权基于大型语言模型的安全事件日志模板检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大型语言模型的安全事件日志模板检测方法，其特征在于，包括： 提取并解析原始日志中的标签字段以确定各日志信息的生成源程序，将所述生成源程序相同的日志信息划归同一日志子集，所述原始日志包括若干所述日志信息； 将各所述日志子集与现有模板集合进行匹配，根据匹配结果将未匹配的日志信息加入动态批次； 基于静态示例构造自然语言提示模板，结合所述自然语言提示模板和所述动态批次通过大型语言模型解析生成若干候选模板及对应的正则表达式； 通过各所述正则表达式匹配所述动态批次中的日志信息，根据匹配结果保留所述候选模板，或删除未匹配到任何所述日志信息的所述候选模板； 结合保留的所述候选模板对所述现有模板集合进行去重和替换生成若干冗余模板； 统计各所述冗余模板的独立匹配数，根据所述独立匹配数判定删除所述冗余模板，或通过聚类算法压缩所述冗余模板生成压缩模板，以及将所述压缩模板加入至所述现有模板集合； 统计所述动态批次中的未覆盖日志信息，将所述未覆盖日志信息同一日志子集中其余日志信息已匹配的正则表达式进行融合生成融合正则表达式，以及将所述融合正则表达式与所述未覆盖日志信息进行匹配，根据匹配结果将所述融合正则表达式转化为融合模板，加入所述现有模板集合。

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