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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学信息通信学院申请的专利基于大模型的AI虚假信息网络传播场景分析方法及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：CN120567706B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202510669972.8，技术领域涉及：H04L41/16；该发明授权基于大模型的AI虚假信息网络传播场景分析方法及系统是由李博宇;惠军华;黄潮钦设计研发完成，并于2025-05-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大模型的AI虚假信息网络传播场景分析方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于大模型的AI虚假信息网络传播场景分析方法及系统，涉及深度学习技术领域；方法包括：生成AI信息集；多次随机提取AI信息集中的至少一组AI信息，得到多个子集，并将多个子集分别作为训练集对大模型进行单独训练，生成多个不同的用户大模型；将不同的用户大模型随机放入网络结构中的用户节点上进行仿真，在网络结构中选择任意一个用户节点投放AI虚假信息，利用各个用户节点上对应的用户大模型模拟不同的用户个体，通过分析网络结构中各个用户节点的状态转换实现AI虚假信息在网络传播场景中的分析。本发明能够解决网络用户节点特征学习低效、虚假信息传播分析方法的泛化性和灵活性较差的问题。

本发明授权基于大模型的AI虚假信息网络传播场景分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于大模型的AI虚假信息网络传播场景分析方法，其特征在于，所述方法包括： 生成AI信息集；所述AI信息集包括多组AI信息，每组AI信息包括一条由AI生成的AI虚假信息和与所述AI虚假信息对应的一条真实信息； 多次随机提取所述AI信息集中的至少一组AI信息，得到多个子集，并将多个子集分别作为训练集对大模型进行单独训练，一个子集对应生成一个用户大模型，以此生成多个不同的用户大模型； 将不同的用户大模型随机放入网络结构中的用户节点上进行仿真，在网络结构中选择任意一个用户节点投放AI虚假信息，所述AI虚假信息沿网络结构中的边传播至周围用户节点，利用各个用户节点上对应的用户大模型模拟不同的用户个体，通过分析网络结构中各个用户节点的状态转换实现AI虚假信息在网络传播场景中的分析； 所述方法还包括：对每组AI信息中的所述AI虚假信息进行威胁度等级标记，将所述AI信息划分为不同的威胁度等级数据集；所述威胁度等级数据集包括威胁度等级从低到高排列的：第一威胁度数据集、第二威胁度数据集和第三威胁度数据集； 从同一或不同的威胁度等级数据集中随机提取至少一组AI信息作为一个训练集，包括：多次从第一威胁度数据集中随机提取至少一组AI信息，得到多个子集，对应生成多个不同的普通用户大模型；多次分别从第一威胁度数据集、第二威胁度数据集和第三威胁度数据集中随机提取至少一组AI信息，得到多个子集，对应生成多个不同的辟谣用户大模型。

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中国人民解放军国防科技大学信息通信学院，其通讯地址为：430014 湖北省武汉市江岸区解放公园路45号；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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