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龙图腾网获悉奇安信科技集团股份有限公司申请的专利数据的威胁发现方法、装置、电子设备及存储介质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：CN118573432B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202410658448.6，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权数据的威胁发现方法、装置、电子设备及存储介质是由白敏;唐路路;汪列军设计研发完成，并于2024-05-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本数据的威胁发现方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供一种威胁发现方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：利用实体识别模型对待处理数据进行实体识别，获得所述待处理数据包含的第一实体信息；所述待处理数据为待检测系统中各资产的资产信息；基于所述第一实体信息与漏洞情报库中的第二实体信息进行匹配，获得漏洞分析结果；其中，所述漏洞情报库中包括多条漏洞情报，所述漏洞情报库为从多个情报源中获取原始情报数据，并对所述原始情报数据进行数据标准化后生成。本申请实施例通过利用实体识别模型对待处理数据进行实体识别，提高了对待处理数据中实体提取的准确性，并结合多个情报源处获取的漏洞情报，提高了漏洞检测的准确性。

本发明授权数据的威胁发现方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种数据的威胁发现方法，其特征在于，包括： 利用实体识别模型对待处理数据进行实体识别，获得所述待处理数据包含的第一实体信息；所述待处理数据为待检测系统中各资产的资产信息； 基于所述第一实体信息与漏洞情报库中的漏洞情报对应的第二实体信息进行匹配，获得漏洞分析结果；其中，所述漏洞情报库中包括多条漏洞情报，所述漏洞情报库为从多个情报源中获取原始情报数据，并对所述原始情报数据进行数据标准化后生成； 所述方法还包括： 获取训练样本，并利用GloVe模型对所述训练样本进行分词处理，获得多个词向量； 利用BIO格式对所述词向量进行标注； 将标注后的词向量输入待训练模型，获得所述待训练模型输出的预测实体信息； 基于预测实体信息和标注结果对所述待训练模型的参数进行优化，获得训练好的所述实体识别模型； 所述基于所述第一实体信息与漏洞情报库中的第二实体信息进行匹配，获得漏洞分析结果，包括： 利用Levenshtein距离算法计算所述第二实体信息与所述待检测系统中每一资产对应的第一实体信息之间的相似度； 若所述相似度大于预设阈值，则确定所述资产存在漏洞威胁； 所述方法还包括： 获取所述待检测系统在预设历史时间段内的漏洞事件信息； 将所述漏洞事件信息输入事件预测模型，获得所述事件预测模型输出的预测结果；所述预测结果用于表征所述待检测系统在未来预设时间段内是否出现漏洞；所述事件预测模型为利用训练漏洞事件信息对长短期记忆网络进行训练获得。

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