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龙图腾网获悉齐鲁工业大学(山东省科学院);山东省计算中心(国家超级计算济南中心)申请的专利一种多源跨模态威胁情报处理方法、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：CN120296688B 。

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：202510788310.2，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种多源跨模态威胁情报处理方法、装置、设备及介质是由吴晓明;沈泽东;杨明;穆超;王鑫;贺云鹏;刘臣胜;陈振娅;徐硕;吴法宗设计研发完成，并于2025-06-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多源跨模态威胁情报处理方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明属于电数字数据处理领域，尤其涉及一种多源跨模态威胁情报处理方法、装置、设备及介质。通过“双层次递进式融合”技术路线，实现威胁情报处理范式的创新：跨模态融合层，聚焦自然语言CTI与图片CTI的异构特征深度耦合，采用“模态内自注意力、跨模态交叉注意力、LSTM时序融合”三级处理机制，实现自然语言语义与视觉信息的映射；多源对齐层，将跨模态融合的CTI特征向量与恶意代码、日志数据联合建模，构建“CTI知识图、恶意代码图、日志时序图”三维关联网络，通过异构图注意力网络实现跨源语义空间统一。解决了传统威胁情报处理方法在面对多源跨模态数据时存在的收集整合困难、预处理不足、跨模态特征融合困难以及知识图谱构建不完善的问题。

本发明授权一种多源跨模态威胁情报处理方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种多源跨模态威胁情报处理方法，其特征在于，所述方法包括： S1、数据收集：构建多源跨模态四维采集架构，收集包括自然语言、图像、恶意代码、系统日志的多源跨模态威胁情报数据； S2、数据预处理：对通过步骤S1收集到的多源跨模态威胁情报数据进行清洗、转换和特征提取，得到自然语言特征向量、图像特征向量、恶意代码特征向量、系统日志特征向量； S3、跨模态特征对齐与融合： S31、将步骤S2得到的自然语言特征向量和图像特征向量进行特征对齐，得到对齐后的自然语言特征向量和图像特征向量； S32、对对齐后的自然语言特征向量和图像特征向量进行模态内自注意力计算，分别得到经模态内自注意力计算后的自然语言特征向量和图像特征向量；将和进行跨模态交叉注意力融合，得到多头特征向量； S33、将步骤S32得到的多头特征向量经过拼接得到最终的跨模态融合向量； S4、多源数据融合对齐：采用基于图结构的跨模态语义对齐技术，将经步骤S2预处理后得到的代码特征向量和日志特征向量及步骤S3处理后得到的跨模态融合向量在统一语义空间进行对齐，得到多源异构图G； S5知识图谱构建：基于威胁情报分析需求及步骤S4融合对齐后的多源异构图G，通过图模式定义与设计、知识抽取与融合，存储与查询优化，构建知识图谱。

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齐鲁工业大学(山东省科学院);山东省计算中心(国家超级计算济南中心)，其通讯地址为：250000 山东省济南市长清区西部新城大学科技园；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”。