四川大学王俊峰获国家专利权
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龙图腾网获悉四川大学申请的专利一种基于大语言模型和强化学习的威胁狩猎方法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：CN119728229B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202411872754.6，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种基于大语言模型和强化学习的威胁狩猎方法是由王俊峰;崔泽源;葛文翰设计研发完成，并于2024-12-18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和强化学习的威胁狩猎方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于大语言模型和强化学习的威胁狩猎方法，属于网络安全技术领域。首先从威胁情报中提取初始威胁实体，形成初始威胁节点集合，并构建向量‑文本检索数据库；而后通过强化学习算法从当前威胁节点集合中选择最优威胁节点，结合大语言模型、向量‑文本检索数据库，根据冷启动策略或上置信界的变体策略选择出最优威胁狩猎方法，解决了威胁狩猎冷启动阶段知识稀缺的问题；最后通过递归更新节点质量、基于相似度更新方法质量的方式，解决了威胁节点选择与威胁狩猎方法选择过程中存在的稀疏奖励问题。本发明解决了现有技术在威胁狩猎场景下收敛速度慢、冷启动困难的问题，实现了智能化、高效率的威胁狩猎。
本发明授权一种基于大语言模型和强化学习的威胁狩猎方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大语言模型和强化学习的威胁狩猎方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：上下文构建 从威胁情报中提取初始威胁实体，形成初始威胁狩猎节点集合，并将威胁情报文本转化为高维向量，建立向量-文本检索数据库； 步骤2：威胁狩猎节点与方法选择 基于当前威胁狩猎节点集合，通过强化学习算法选择最优威胁节点，而后选择最优威胁节点对应的威胁狩猎方法，得到当前最优威胁狩猎方法；若当前节点的方法选择过程为冷启动阶段，则采用大语言模型提供的外部知识辅助强化学习算法进行方法选择；若当前节点的方法选择过程为非冷启动阶段，则采用上置信界的变体策略进行方法选择；最后执行所选威胁狩猎方法生成新的子节点集合； 步骤3：节点质量与方法质量更新 通过递归更新节点质量，使用相似度更新方法质量，以解决稀疏奖励问题，最终产生下一次威胁狩猎节点集合。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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