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龙图腾网获悉北京时代新威信息技术有限公司申请的专利基于大模型的动态边与超节点异构图构建方法及设备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：CN119922095B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202510406010.3，技术领域涉及：H04L43/045；该发明授权基于大模型的动态边与超节点异构图构建方法及设备是由王连强设计研发完成，并于2025-04-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大模型的动态边与超节点异构图构建方法及设备在说明书摘要公布了：本发明涉及基于大模型的网络数据分析与图构建领域，具体涉及一种基于大模型的动态边与超节点异构图构建方法及设备。本发明的方法包括：基于第一大模型从预处理后的网络流量数据中提取网络实体以及关系数据；基于第二大模型提取当前时间窗口内每个网络实体的语义、行为和上下文特征，生成每个网络实体的特征嵌入向量；利用改进的DBSCAN算法，根据特征嵌入向量对网络实体进行跨时间窗口增量聚类，得到当前时间窗口内的超节点和噪声点；利用当前时间窗口内的超节点构建异构图；针对当前时间窗口内的超节点，计算语义相似度、时序关联度和因果推理得分，进而更新异构图中动态边的权重。本申请提高了异构图的时效性和准确性以及对网络攻击的快速响应能力。

本发明授权基于大模型的动态边与超节点异构图构建方法及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于大模型的动态边与超节点异构图构建方法，其特征在于，所述方法包括： 实时收集网络流量数据，并进行预处理； 基于第一大模型从预处理后的网络流量数据中提取网络实体以及网络实体之间的关系数据； 基于第二大模型提取当前时间窗口内每个网络实体的语义、行为和上下文特征，生成每个网络实体的特征嵌入向量； 利用改进的DBSCAN算法，根据特征嵌入向量对网络实体进行跨时间窗口增量聚类，得到所述当前时间窗口内的超节点和噪声点； 将所述当前时间窗口内的超节点作为异构图的节点，根据所述关系数据构建超节点之间的动态边，形成所述异构图； 针对所述当前时间窗口内的超节点，计算语义相似度、时序关联度和因果推理得分，进而更新所述异构图中动态边的权重； 其中，所述当前时间窗口按照预设时间长度划分； “将所述当前时间窗口内的超节点作为异构图的节点，根据所述关系数据构建超节点之间的动态边，形成所述异构图”的步骤包括： 对于所述当前时间窗口内的任意两个超节点X和Y，遍历X中包含的网络实体{x1,x2,...,xM}和Y中包含的网络实体{y1,y2,...,yN}； 若实体xm与实体yn在所述预处理后的网络流量数据中存在显式关系数据，则将实体xm与实体yn标记为一个有效实体关系对xm,yn，并在超节点X和Y之间建立一个动态边；其中，m＝1,2,…,M；n＝1,2,…,N； 根据所述关系数据的属性字段，将每个所述有效实体关系对按类型划分为安全连接、可疑连接或数据依赖关系； 按类型统计超节点X与超节点Y之间的所述有效实体关系对的数量，得到P1、P2和P3；其中，P1、P2和P3分别表示所述安全连接、所述可疑连接和所述数据依赖关系的数量； 根据所述有效实体关系对的数量计算超节点X和Y之间动态边的初始权重： Winit＝α·P1+β·P2+γ·P3； 其中，α、β、γ的取值通过历史训练数据拟合确定，且满足归一化条件：α+β+γ＝1。

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