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龙图腾网获悉江苏太湖慧云数据系统有限公司申请的专利一种基于大语言模型的用户身份威胁检测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：CN120316757B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202510821427.6，技术领域涉及：G06F21/31；该发明授权一种基于大语言模型的用户身份威胁检测方法及系统是由杨传磊设计研发完成，并于2025-06-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大语言模型的用户身份威胁检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了网络安全技术领域的一种基于大语言模型的用户身份威胁检测方法及系统，包括基于开源深度学习框架建立模型，获取历史数据集输入并训练模型得到大语言模型，大语言模型用于区分用户身份的正常行为与威胁行为的特征差异。本发明通过建立的大语言模型对采集数据集进行深度处理，在网络安全数据平台和企业内部系统多方面获取用户身份威胁相关的数据和用户多源数据，并通过转化的高维语义向量构建用户行为语义关联图谱数据，通过多维度的数据分析，能够深入揭示用户身份威胁数据，实现对用户身份威胁的精准、高效检测与防范，有效降低了误报率和漏报率，减少了安全管理人员的无效工作，提高了威胁检测的可靠性。

本发明授权一种基于大语言模型的用户身份威胁检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于大语言模型的用户身份威胁检测方法，其特征在于，包括： 基于开源深度学习框架建立模型，获取历史数据集输入并训练所述模型得到大语言模型，所述大语言模型用于区分用户身份的正常行为与威胁行为的特征差异； 基于网络爬虫框架定制开发数据采集爬虫，根据所述大语言模型深度分析网络安全数据平台并通过所述数据采集爬虫获取用户身份威胁情报数据，所述数据采集爬虫获取企业内部系统的用户多源数据，将所述用户身份威胁情报数据和多源数据进行压缩得到采集数据集，将所述采集数据集导入数据处理平台并通过大语言模型进行清洗和数据标注得到标签化数据集； 将所述标签化数据集基于集群计算系统和大语言模型解析提取处理得到特征数据集，其中，所述特征数据集包含登录特征、操作特征和权限特征； 基于词向量模型将所述特征数据集转化为高维语义向量，所述高维语义向量输入大语言模型构建用户行为语义关联图谱数据； 将所述特征数据集和用户行为语义关联图谱数据输入大语言模型，所述大语言模型计算得到威胁概率数据并生成威胁报告； 根据所述威胁报告启动预设的实时响应机制，所述实时响应机制包括企业内部系统预设的响应机制和网络安全数据平台预设的响应机制； 获取历史事件数据并输入所述大语言模型，调整所述大语言模型预设的参数和实时响应机制。

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