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龙图腾网获悉北京天融信网络安全技术有限公司;北京天融信科技有限公司;北京天融信软件有限公司申请的专利训练知识图谱推理模型、基于知识图谱的威胁情报推理的方法、介质、设备及产品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：CN119484146B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202411916070.1，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权训练知识图谱推理模型、基于知识图谱的威胁情报推理的方法、介质、设备及产品是由李娇设计研发完成，并于2024-12-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本训练知识图谱推理模型、基于知识图谱的威胁情报推理的方法、介质、设备及产品在说明书摘要公布了：本申请涉及网络安全技术领域，具体提供了一种训练知识图谱推理模型、基于知识图谱的威胁情报推理的方法、介质、设备及产品，该训练知识图谱推理模型的方法可以包括：对威胁情报数据对应的时序知识图谱进行聚合，获取多粒度知识图谱；利用初始知识图谱推理模型对所述多粒度知识图谱进行相关处理，获取多类评价分值；利用所述多类评价分值和损失函数确定的损失值，优化所述初始知识图谱推理模型，获取训练好的目标知识图谱推理模型；其中，所述目标知识图谱推理模型用于对威胁情报的四元组中的任一实体进行推理预测。本申请的一些实施例可以提升知识图谱推理的准确度。

本发明授权训练知识图谱推理模型、基于知识图谱的威胁情报推理的方法、介质、设备及产品在权利要求书中公布了：1.一种训练知识图谱推理模型的方法，其特征在于，包括： 对威胁情报数据对应的时序知识图谱进行聚合，获取多粒度知识图谱； 利用初始知识图谱推理模型对所述多粒度知识图谱进行相关处理，获取多类评价分值；其中，所述相关处理包括：向量化、融合和评分； 利用所述多类评价分值和损失函数确定的损失值，优化所述初始知识图谱推理模型，获取训练好的目标知识图谱推理模型；其中，所述目标知识图谱推理模型用于对威胁情报的四元组中的任一实体进行推理预测； 所述对威胁情报数据对应的时序知识图谱进行聚合，获取多粒度知识图谱，包括：将按照时间收集到的所述威胁情报数据，构建成所述时序知识图谱，其中，所述时序知识图谱中每个时刻下的知识图谱为四元组，所述四元组中包括：头实体、尾实体、实体间关系和事件发生时间；按照多粒度对所述时序知识图谱进行聚合，得到所述多粒度知识图谱，其中，所述多粒度包括年粒度、月粒度和日粒度，所述多粒度知识图谱包括：年粒度知识图谱、月粒度知识图谱和日粒度知识图谱； 所述利用初始知识图谱推理模型对所述多粒度知识图谱进行相关处理，获取多类评价分值，包括：对所述多粒度知识图谱中每个知识图谱进行向量化处理，得到结构向量，其中，所述结构向量包括：实体向量和实体关系向量；对不同粒度知识图谱中的每个知识图谱对应的所述结构向量进行融合，得到融合后结构信息，其中，所述融合后结构信息包括：融合后实体向量和融合后实体关系向量；利用多类评分函数分别对融合后结构信息、时间信息和外部关联数据进行评分，得到所述多类评价分值； 所述对不同粒度知识图谱中的每个知识图谱对应的所述结构向量进行融合，得到融合后结构信息，包括：基于目标向量，获取每个知识图谱中的每个实体的多粒度向量矩阵；获取多粒度向量矩阵在不同粒度下的注意力分值；对所述不同粒度下的注意力分值进行计算，得到计算结果；其中，所述目标向量为所述实体向量，所述多粒度向量矩阵为多粒度实体向量矩阵，所述计算结果为融合后实体向量；或者，所述目标向量为所述实体关系向量，所述多粒度向量矩阵为多粒度关系向量矩阵，所述计算结果为融合后实体关系向量。

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