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龙图腾网获悉四川大学申请的专利基于LLM的网络威胁流量检测规则自动生成方法和系统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：CN119299130B 。

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：202411257978.6，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权基于LLM的网络威胁流量检测规则自动生成方法和系统是由王俊峰;林同灿设计研发完成，并于2024-09-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于LLM的网络威胁流量检测规则自动生成方法和系统在说明书摘要公布了：本发明涉及网络安全技术领域，公开了一种基于LLM的网络威胁流量检测规则自动生成方法和系统。该系统针对网络威胁流量，构建了基于大语言模型的规则自动生成框架，包括提示词模块、大语言模型模块、规则引擎模块、规则库管理模块共四个模块；四个模块先后执行，形成了从流量信息输入到规则自动生成并验证应用的完整链路；该方法通过LoRA微调、小样本提示词工程、基于引擎反馈的修正机制，将领域知识融于预训练模型中，并通过实际的检测引擎开展验证，验证模型自动生成的规则的有效性。本发明能够充分、有效地分析网络威胁流量样本，同时降低对训练数据的要求并生成能够实际应用的规则集，实现了网络防御能力的提升。

本发明授权基于LLM的网络威胁流量检测规则自动生成方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于LLM的网络威胁流量检测规则自动生成方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：对网络威胁流量的信息进行表示，对HTTP和DNS协议，直接从流量提取载荷信息作为流量文本，对于除HTTP和DNS协议外的应用层协议，则直接提取TCP和UDP协议的载荷信息，并进行编码，作为输入流量文本； 步骤2：在输入流量文本的基础上，通过提示词模块根据规则元数据检索和相关规则匹配算法来选择示例规则R，将示例规则R补充进输入流量文本，形成完整的模型输入信息T+； 步骤3：根据模型输入信息T+，采用微调的方式对大语言模型进行训练：首先选择特定的大语言模型，再围绕网络威胁流量检测规则，构造语料数据集；然后进行LoRA微调，在大语言模型的权重矩阵中引入低秩矩阵，对预训练的大语言模型进行微调，用于对输入流量文本进行分析，执行规则自动生成任务，生成所述输入流量文本对应检测规则的文本信息； 步骤4：对大语言模型输出的文本信息进行清洗和匹配，抽取出其生成的检测规则，输入到规则引擎中验证，通过反馈修正技术，进行修正信息补充和修正阈值控制。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人四川大学，其通讯地址为：610065 四川省成都市武侯区一环路南一段24号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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