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龙图腾网恭喜杭州安恒信息技术股份有限公司申请的专利一种威胁数据生成方法、系统及存储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：CN114282209B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24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：202111632248.6，技术领域涉及：G06F21/53；该发明授权一种威胁数据生成方法、系统及存储介质是由王宏斐;范渊;吴卓群;王欣设计研发完成，并于2021-12-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种威胁数据生成方法、系统及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种威胁数据生成方法及相关装置，方法包括：样本分析处理模块在获取到恶意攻击对应的样本文件时，运行样本文件及记录样本文件在运行过程中生成的行为数据，并将行为数据发送至处理模块；处理模块将行为数据进行格式化处理得到待匹配ATTCK数据，并将待匹配ATTCK数据发送至关联模块；关联模块利用预设推荐模型匹配待匹配ATTCK数据对应的行为特征数据，并将待匹配ATTCK数据和行为特征数据写入威胁数据条目；关联模块将威胁数据条目发送至威胁情报库模块进行保存；可将样本文件自动转换为ATTCK数据，并用预设推荐模型识别ATTCK数据对应的行为特征数据，进而可利用上述数据高效更新威胁情报库。

本发明授权一种威胁数据生成方法、系统及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种威胁数据生成方法，其特征在于，包括： 样本分析处理模块在获取到恶意攻击对应的样本文件时，运行所述样本文件及记录所述样本文件在运行过程中生成的行为数据，并将所述行为数据发送至处理模块； 所述处理模块将所述行为数据进行格式化处理得到待匹配ATTCK数据，并将所述待匹配ATTCK数据发送至关联模块； 所述关联模块利用预设推荐模型匹配所述待匹配ATTCK数据对应的行为特征数据，并将所述待匹配ATTCK数据和所述行为特征数据写入威胁数据条目； 所述关联模块将所述威胁数据条目发送至威胁情报库模块进行保存； 在所述关联模块利用预设推荐模型匹配所述待匹配ATTCK数据对应的行为特征数据之前，还包括： 所述关联模块获取协同过滤模型，并利用所述威胁情报库模块中的威胁数据条目生成ATTCK数据集合A1＝{a1，a2，…，aN}和行为特征数据集合F1＝{f1，f2，…，fN}；ai1≤i≤N和fi分别表示所述威胁情报库模块中的威胁数据条目所包含的ATTCK数据和行为特征数据，N表示数量； 对所述A1中的每一所述ai进行分词，得到分词后的ATTCK数据集合A2＝{a1＇，a2＇，…，aN＇}；其中a'i表示分词后的ATTCK数据； 利用预设无效词汇字典对所述A2中的每一所述a'i进行无效词汇清理，得到清理后的ATTCK数据集A3＝{a1＂，a2＂，…，aN＂}；其中a”i表示去除了无效词汇的ATTCK数据； 按预设比例将所述A3拆分为ATTCK数据训练集合A3t和ATTCK数据验证集合A3v，以及按所述预设比例将所述集合F1拆分为行为特征数据训练集合F1t和行为特征数据验证集合F1v； 利用所述A3t训练词向量模型，并利用所述词向量模型计算所述集合A3t和所述A3v中每一所述a”i的词频，得到所述A3t对应的第一词频集合p3t和所述A3v对应的第二词频集合p3v； 利用所述p3t和所述p3v将所述A3t和所述A3v中的每一所述a”i转换为词向量，得到向量训练集合A4t和向量验证集合A4v； 利用所述A4t、所述p3t、所述A4v和所述p3v查找所述A4v中的每一词向量在所述集合A4t中相邻的预设数量的相邻词向量，并利用所述相邻词向量生成相似样本集合A5i； 根据所述协同过滤模型的阈值推荐策略，利用所述A5i和所述F1t及所述协同过滤模型生成行为特征数据推荐集合F2v； 利用所述F1v和所述F2v对所述协同过滤模型进行参数优化，并将优化的协同过滤模型设置为所述预设推荐模型。

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