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龙图腾网获悉北京国瑞数智技术有限公司申请的专利一种生成式对抗驱动的智能安全防御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：CN120602194B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202510915186.1，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种生成式对抗驱动的智能安全防御方法和系统是由肖洪涛;孙涛;曾祥禄;戴希江;周瑞红设计研发完成，并于2025-07-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种生成式对抗驱动的智能安全防御方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种生成式对抗驱动的智能安全防御方法和系统，通过三层架构创新解决动态网络安全防御难题：一数据融合层重构，采用MoE架构驱动的多模态特征提取引擎，动态分配算力资源至多个专家模型，提升异构数据蒸馏效率；引入安全领域微调的LLM，构建跨模态语义相似度矩阵，提高非结构化威胁情报解析准确率；二动态攻防层构建，部署GPT‑4架构攻击生成器，模拟多阶段APT攻击链生成；设计双智能体强化学习架构，提升对抗训练效率；三认知决策层升级，基于时序图神经网络构建动态威胁图谱，实时更新邻接矩阵；部署多个智能体集群，提升加密流量解析与攻击阻断的能力，克服现有技术的数据层缺陷、攻防对抗局限和决策层瓶颈的问题。

本发明授权一种生成式对抗驱动的智能安全防御方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种生成式对抗驱动的智能安全防御方法，其特征在于，所述方法包括： 步骤一，重构数据融合层，采用混合专家MoE架构驱动提取多模态特征，包括： 采用MoE架构构建数据处理引擎，即定义门控网络，获取针对网络流量、日志、资产测绘不同数据源的多个专家模型，所述门控网络分别与所述多个专家模型相乘再求和，得到构建的数据处理引擎，以此实现算力动态分配； 引入安全领域微调后的LLM，通过对比学习生成威胁描述向量，构建语义相似度矩阵，识别跨模态的关联关系，对非结构化文本进行语义增强，所述非结构化文本包括漏洞描述、威胁情报； 应用所述数据处理引擎从语义增强后的非结构化文本中，提取出多模态特征； 步骤二，构建动态攻防层，得到生成式对抗安全引擎，包括： 基于GPT-4架构模拟APT攻击链，生成包含漏洞利用链的攻击剧本，部署攻击生成器，实现智能扩展攻击面； 构建双智能体对抗训练环境，定义最大化渗透成功率，得到攻击者Agent，定义最小化检测时延，得到防御者Agent，防御强化学习框架； 训练得到生成式对抗安全引擎； 步骤三，构建动态知识图谱系统，升级认知决策层，包括： 采用时序图神经网络建模攻击演化，构建实时威胁图谱，其中建模攻击演化过程中涉及的动态邻接矩阵随攻击行为实时更新； 部署多个功能智能体集群，建立智能体协同响应机制，所述多个功能智能体集群包括且不限于以下：漏洞狩猎者，用于0day漏洞模式识别；流量法医，用于加密流量深度解析；攻击链推演，用于APT攻击路径预测。

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