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龙图腾网获悉北京华云安信息技术有限公司申请的专利基于Transformer模型的攻击面跨域增量并行更新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：CN120743920B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202511137244.9，技术领域涉及：G06F16/23；该发明授权基于Transformer模型的攻击面跨域增量并行更新方法是由万会来设计研发完成，并于2025-08-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于Transformer模型的攻击面跨域增量并行更新方法在说明书摘要公布了：本公开的实施例提供了基于Transformer模型的攻击面跨域增量并行更新方法，应用于网络安全技术领域。所述方法包括采集多个域的增量数据并进行预处理，建立跨域统一攻击面要素，并生成各域的特征向量；基于Transformer模型处理并行输入的特征向量，捕捉各域增量之间的关联关系，为各域增量分配权重系数，并输出关联关系矩阵；基于权重系数对各域的特征向量进行加权，并基于关联关系矩阵对加权后的特征向量进行关联，生成整体攻击面增量；将整体攻击面增量写入攻击面知识库进行增量更新，并基于增量更新结果及实际安全事件的反馈信号微调模型。以此方式，可以实现对资产、漏洞、暴露面等攻击面要素的持续精准感知。

本发明授权基于Transformer模型的攻击面跨域增量并行更新方法在权利要求书中公布了：1.一种基于Transformer模型的攻击面跨域增量并行更新方法，其特征在于，包括： 采集多个域的增量数据并进行预处理，建立跨域统一攻击面要素标识，并将各域的增量数据转换为向量表示，生成各域的增量特征向量； 基于自注意力机制自动捕捉输入序列中各增量特征向量之间的长期依赖关系和非线性相互作用，并为所述各增量特征向量分配权重； 基于前馈神经网络对所述自注意力机制处理后的特征向量进行进一步的非线性变换，并将转换后的特征向量进行整合，输出关联关系矩阵； 基于权重系数对所述各域的增量特征向量进行加权，并基于所述关联关系矩阵对加权后的各域的增量特征向量进行深度关联约束和调制，生成整体攻击面增量： 其中，∆ASk为在时间步k内需要更新的整体攻击面增量；α、β、δ、ε分别为数据域、网络域、业务域、时空域增量的权重系数；、、以及分别为数据域增量、网络域增量、业务域增量以及时空域增量；γ为全局缩放因子；为融合操作；为Transformer模型处理当前上下文信息D后输出的关联关系矩； 将所述整体攻击面增量写入攻击面知识库进行增量更新，并基于增量更新结果及实际安全事件的反馈信号持续微调所述Transformer模型。

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