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龙图腾网获悉远江盛邦(北京)网络安全科技股份有限公司申请的专利开源软件网络指纹生成方法、系统、电子设备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：CN119622644B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01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：202510135382.7，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权开源软件网络指纹生成方法、系统、电子设备及存储介质是由孙勇;朱丽;权晓文设计研发完成，并于2025-02-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本开源软件网络指纹生成方法、系统、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能技术领域，提供一种开源软件网络指纹生成方法、系统、电子设备及存储介质，方法包括：基于大模型，部署待生成指纹的目标开源软件；在运行目标开源软件时，基于大模型，提取多种不同类型的网络通信特征；所述多种不同类型的网络通信特征至少包括有网络协议特征、流量特征和载荷特征；将各网络通信特征进行聚合，生成目标开源软件的初始指纹；对初始指纹进行验证，得到目标开源软件的目标指纹。本发明提供的开源软件网络指纹生成方法，在大模型的多模态融合能力下，无需人工干预即可高效、精准地完成目标开源软件的指纹生成过程，有效提升了指纹生成的自动化水平和准确性，节省专业人员投入，从而快速提升指纹库数量和准确度。

本发明授权开源软件网络指纹生成方法、系统、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种开源软件网络指纹生成方法，其特征在于，包括： 基于大模型，部署待生成指纹的目标开源软件，包括： 基于大模型，监测软件开发共享平台的动态信息； 基于大模型的语义分析能力，实时捕捉项目地址变更信息； 若所述大模型监测到待下载开源软件存在项目地址变更信息，则基于所述大模型的语义分析能力，根据所述软件开发共享平台上所述待下载开源软件的项目信息，识别所述待下载开源软件的地址信息，并根据所述地址信息追踪所述待下载开源软件的最新仓库地址； 从所述最新仓库地址中下载所述待下载开源软件的最新版本代码； 基于所述大模型对代码语法、语义、逻辑的理解，根据已知的恶意软件特征和模式，对所述最新版本代码进行风险评估，得到风险评估结果； 若所述风险评估结果为所述最新版本代码未存在安全风险，则将所述最新版本代码确定为所述待下载开源软件的目标代码； 若所述风险评估结果为所述最新版本代码存在安全风险，则将所述最新版本代码替换为安全的依赖版本，得到所述待下载开源软件的目标代码； 基于所述目标代码，部署待生成指纹的目标开源软件，包括： 根据所述目标代码，安装和运行所述待下载开源软件； 若在安装和运行过程中出现错误，则生成错误信息； 基于所述大模型的语义分析能力和图像分析能力，根据所述错误信息，分析代码版本冲突，生成解决方案； 根据所述解决方案，重新安装和运行所述待下载开源软件，得到可正常运行的初始开源软件； 在所述初始开源软件的运行环境中，模拟业务流程，得到待生成指纹的目标开源软件，包括： 基于所述大模型的语义分析能力，对开源软件业务流程建模，生成业务流程，并根据所述业务流程生成自动化脚本； 在所述初始开源软件的运行环境中，执行所述自动化脚本，模拟所述业务流程，得到待生成指纹的目标开源软件； 在运行所述目标开源软件时，基于所述大模型，提取多种不同类型的网络通信特征；所述多种不同类型的网络通信特征至少包括有网络协议特征、流量特征和载荷特征； 将各所述网络通信特征进行聚合，生成所述目标开源软件的初始指纹； 对所述初始指纹进行验证，得到所述目标开源软件的目标指纹，包括： 在运行所述目标开源软件时，抓取样本网络数据包； 根据所述样本网络数据包，生成所述目标开源软件的样本指纹； 将所述样本指纹与所述初始指纹进行匹配； 若匹配成功，则将所述初始指纹确定为所述目标开源软件的目标指纹； 若匹配失败，则迭代执行在运行所述目标开源软件时，基于所述大模型，提取多种不同类型的网络通信特征的步骤，直至匹配成功，将最新迭代过程中所生成的初始指纹确定为所述目标开源软件的目标指纹。

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远江盛邦(北京)网络安全科技股份有限公司，其通讯地址为：100085 北京市海淀区上地九街9号9号2层209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”。