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龙图腾网获悉浪潮云信息技术股份公司申请的专利一种基于安全大模型的行为分析系统及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：CN118972111B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-20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：202411002555.X，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种基于安全大模型的行为分析系统及方法是由宋宏超;岳震;左鹏;杜鹏飞;滕佳黎;徐士强;张冲默设计研发完成，并于2024-07-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于安全大模型的行为分析系统及方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于安全大模型的行为分析系统及方法，属于网络安全‑云安全领域，本发明通过运用先进的自然语言处理NLP、机器学习和深度学习技术，构建一个高效、智能的安全大模型，实现对网络行为的实时、动态分析和预测，从而显著提升网络安全防护的智能化和自动化水平。该模型旨在通过精准分析网络行为数据，及时识别异常，确保网络系统的安全性和稳定性。

本发明授权一种基于安全大模型的行为分析系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于安全大模型的行为分析系统，其特征在于， 包括 数据预处理模块，负责对原始网络数据，包括网络流量、日志记录、系统事件使用NLP技术进行清洗、去噪、标准化处理； 特征提取模块，基于预处理后的数据构建安全数据图模型；其工作步骤如下： 1构建安全数据图模型：将安全数据转换为安全数据图模型；每个设备或系统表示为图中的一个节点，而它们之间的通信或关联则表示为图中的边； 2提取节点特征：对于每个节点，提取其与安全相关的特征； 3提取边特征：针对边即设备之间的通信或关联，提取边的特征； 4提取图上局部特征：利用节点周围的邻居节点信息，提取节点所在的子图的特征； 5提取图上全局特征：通过整个图的结构和属性，提取全局特征； 行为分析模块，采用支持向量机SVM算法作为监督学习算法，对网络行为进行分类和预测；其工作步骤如下： 1特征提取与选择：从安全数据图模型中提取出节点属性、边的属性、图的结构信息作为SVM的输入； 2数据预处理：对提取出的特征进行预处理操作，以确保不同特征之间具有相似的尺度，并减少噪声和冗余信息； 3建立SVM模型：根据行为分析的特性和数据集的规模，选择高斯径向基函数RBF核来建立SVM分类模型； 4训练SVM模型：使用标记好的训练数据集来训练SVM模型并通过优化目标函数来确定最优的超平面参数，并使用最小最优化SMO优化算法对参数进行迭代优化； 5评估与调优：使用独立的测试数据集来评估SVM模型的性能，并根据评估结果对模型进行调优； 6预测与分类：将新的网络行为表示为安全数据图模型中的节点和边，并提取相应的特征，将这些特征输入到训练好的SVM模型中，模型将输出一个类别标签，表示该网络行为的预测类别； 7实时检测与响应：将训练好的SVM模型集成到网络安全系统中，实现对网络行为的实时监测和预测。

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浪潮云信息技术股份公司，其通讯地址为：250100 山东省济南市高新区浪潮路1036号浪潮科技园S01号楼；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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