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龙图腾网获悉暨南大学申请的专利基于策略博弈和大语言模型的钓鱼邮件检测方法、装置、设备及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：CN121056235B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202511565503.8，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权基于策略博弈和大语言模型的钓鱼邮件检测方法、装置、设备及介质是由耿光刚;刘林晖;刘东杰;张银炎设计研发完成，并于2025-10-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于策略博弈和大语言模型的钓鱼邮件检测方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于策略博弈和大语言模型的钓鱼邮件检测方法、装置、设备及介质，涉及网络安全技术领域，所述方法包括：获取目标检测邮件；将所述目标检测邮件输入至目标钓鱼邮件检测模型进行检测，得到钓鱼邮件检测结果，其中，所述目标钓鱼邮件检测模型由统计特征以及语义特征联合训练得到，所述统计特征通过策略博弈得到，所述语义特征通过大语言模型提取得到。本申请通过基于策略博弈提取的统计特征精准定位钓鱼邮件关键风险点，并结合大语言模型提取的语义特征全面捕捉钓鱼邮件复杂特性，从而避免传统单维度特征检测的局限性，提升检测精度。

本发明授权基于策略博弈和大语言模型的钓鱼邮件检测方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于策略博弈和大语言模型的钓鱼邮件检测方法，其特征在于，包括： 获取目标检测邮件； 将所述目标检测邮件输入至目标钓鱼邮件检测模型进行检测，得到钓鱼邮件检测结果，其中，所述目标钓鱼邮件检测模型由统计特征以及语义特征联合训练得到，所述统计特征通过策略博弈得到，所述语义特征通过大语言模型提取得到； 所述目标钓鱼邮件检测模型的训练过程包括： 获取若干个钓鱼邮件样本，对各所述钓鱼邮件样本进行解析及清洗后提取特征字段并添加样本标签，得到模型训练集以及模型测试集； 基于所述模型训练集进行策略博弈分析，得到所述模型训练集对应的统计特征集，并基于所述模型训练集进行语义特征提取，得到所述模型训练集对应的语义特征集，其中，对于所述模型训练集中的任一钓鱼邮件样本，构建所述钓鱼邮件样本中钓鱼攻击者和防御者之间的非合作博弈模型；求解所述非合作博弈模型的纳什均衡，确定所述防御者的防御策略；根据所述防御者的防御策略，提取所述钓鱼邮件样本的统计特征，以得到所述模型训练集对应的统计特征集； 将所述统计特征集以及所述语义特征集进行关联组合，构建双特征关联向量集； 将所述双特征关联向量集输入至初始钓鱼邮件检测模型进行迭代训练，得到待定钓鱼邮件检测模型； 基于所述模型测试集以及所述模型测试集对应的样本标签集对所述待定钓鱼邮件检测模型进行模型测试，得到所述目标钓鱼邮件检测模型。

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