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龙图腾网获悉清华大学申请的专利一种基于知识注入攻击的大语言模型法律领域鲁棒性评估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：CN119494405B 。

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：202411636101.8，技术领域涉及：G06N5/04；该发明授权一种基于知识注入攻击的大语言模型法律领域鲁棒性评估方法是由胡伊然;申卫星;刘云;刘黄海;陈卿静;王冲;程荣鑫设计研发完成，并于2024-11-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于知识注入攻击的大语言模型法律领域鲁棒性评估方法在说明书摘要公布了：本申请提出一种基于知识注入攻击的大语言模型法律领域鲁棒性评估方法，其中，方法包括：通过检索增强生成攻击和相似罪名攻击，对法律领域的大语言模型基于输入的法律条文所做的大前提判断进行干扰；通过词汇攻击、要件攻击和叙述攻击，对大语言模型基于输入的案件事实的叙述准确性进行干扰；通过先前行为攻击和专家意见攻击，对大语言模型的最终结论判断进行干扰，以评估其在法律推理中的抗干扰能力。本申请提出了以亚里士多德三段论为基础的逻辑攻击框架，对问题的语义逻辑、专业逻辑推理进行攻击，更广泛的涵盖了现实生活中经常出现的错误类型，能够真实评价领域大模型的鲁棒性。

本发明授权一种基于知识注入攻击的大语言模型法律领域鲁棒性评估方法在权利要求书中公布了：1.一种基于知识注入攻击的大语言模型法律领域鲁棒性评估方法，其特征在于，包括以下步骤： 通过检索增强生成攻击和相似罪名攻击，对法律领域的大语言模型基于输入的法律条文所做的大前提判断进行干扰； 通过词汇攻击、要件攻击和叙述攻击，对所述大语言模型基于输入的案件事实的叙述准确性进行干扰； 通过先前行为攻击和专家意见攻击，对所述大语言模型的最终结论判断进行干扰，以评估其在法律推理中的抗干扰能力； 所述通过检索增强生成攻击和相似罪名攻击，对法律领域的大语言模型基于输入的法律条文所做的大前提判断进行干扰，包括：在问题提示阶段引入与案件事实无关的错误相关法条，使所述大语言模型在检索法律条文时受到误导；在问题描述中加入相似罪名的词汇干扰，通过判断是否犯有相似罪名或其他罪行的措辞对所述大语言模型的大前提判断产生干扰； 所述通过词汇攻击、要件攻击和叙述攻击，对所述大语言模型基于输入的案件事实的叙述准确性进行干扰，包括：通过同义词替换攻击案件事实中的词汇，以扰乱所述大语言模型对案件事实的逻辑判断，包括将案件事实中的随机词替换为通用同义词、将案件事实中的四要件词汇替换为通用词、将案件事实中的四要件词汇替换为同义的法律要素词；在案件事实后加入来自相似罪名的总结性法律要素或法条要素，以扰乱所述大语言模型对案件事实的逻辑判断；在案件事实后加入情境性或无关叙述语句，以扰乱所述大语言模型对案件事实的逻辑判断； 所述通过先前行为攻击和专家意见攻击，对所述大语言模型的最终结论判断进行干扰，以评估其在法律推理中的抗干扰能力，包括：在案件事实后插入施害者先前的犯罪行为描述，以评估所述大语言模型能否忽略与当前案件无关的先前行为；在问题提示中加入特定身份的观点对罪名的判断，以验证所述大语言模型是否会被外部意见所干扰。

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清华大学，其通讯地址为：100084 北京市海淀区清华园；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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