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龙图腾网获悉国网上海市电力公司;同济大学申请的专利一种基于多模态数据预训练模型的网络风险评估方法及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：CN119814354B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202411732630.8，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种基于多模态数据预训练模型的网络风险评估方法及系统是由张蕾;王彬彬;吴佳璇;郭乃网;沈泉江;刘畅;郑成;程大伟;吴裔;张梦圆;冯陈佳;邓博文设计研发完成，并于2024-11-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态数据预训练模型的网络风险评估方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于多模态数据预训练模型的网络风险评估方法及系统。该方法首先采集多源网络安全数据，识别出其中的威胁事件对象，并将威胁事件对象串联为攻击链条，分析得到每条攻击链条的特征信息和主要攻击节点；并评估并生成该攻击链条的风险等级信息；整合以上信息，生成并持续记录网络安全态势报告；再预先构建网络安全态势知识库；最后将攻击链条的特征信息与网络安全态势知识库中的攻击链条数据进行匹配与比对，预测潜在的威胁影响，生成预警信息和防护策略建议。与现有技术相比，本发明具有不依赖预定义的规则、更适用于复杂化网络场景、提高网络安全态势感知的可靠性与准确性等优点。

本发明授权一种基于多模态数据预训练模型的网络风险评估方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态数据预训练模型的网络风险评估方法，其特征在于，该方法基于经过预训练和微调的网络安全垂类大模型，融合使用关联分析技术与RAG技术，以进行网络风险评估，方法步骤包括： S1、采集多源网络安全数据，对其进行预处理及语义化处理，并在网络安全数据中的事件之间建立关联关系； S2、基于网络安全垂类大模型，识别出网络安全数据中的威胁事件对象，并基于已建立的关联关系，使威胁事件对象其串联为多条完整的攻击链条，进一步分析，以提取到每条攻击链条的特征信息和主要攻击节点； S3、根据每条攻击链条的特征信息，基于网络安全垂类大模型评估并生成该攻击链条的风险等级信息； S4、整合攻击链条的特征信息、主要攻击节点及其风险等级信息，生成并持续记录网络安全态势报告； S5、基于历史攻击链条数据和已知的威胁行为，预先构建涵盖不同攻击链模式、发展路径和防护策略的网络安全态势知识库； S6、基于网络安全垂类大模型，将攻击链条的特征信息与网络安全态势知识库中的攻击链条数据进行匹配与比对，预测潜在的威胁影响，生成预警信息和防护策略建议。

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国网上海市电力公司;同济大学，其通讯地址为：200122 上海市浦东新区自由贸易试验区源深路1122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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