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龙图腾网获悉北京摄星科技有限公司申请的专利一种基于ChatGPT大模型和增量学习技术的CPE识别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：CN120030549B 。

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：202510088418.0，技术领域涉及：G06F21/57；该发明授权一种基于ChatGPT大模型和增量学习技术的CPE识别系统是由陈彪;张帅;王建;杨柳;王利军设计研发完成，并于2025-01-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于ChatGPT大模型和增量学习技术的CPE识别系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于ChatGPT大模型和增量学习技术的CPE识别系统，涉及信息技术安全领域，包括软件安全漏洞信息数据库、预处理层、语义编码层和标签预测层；语义编码层包括ChatGPT预训练大模型模块和门控循环单元网络模块；ChatGPT预训练大模型模块用于对预处理后的数据进行初步处理，得到文本特征数据；门控循环单元网络模块用于对文本特征数据进行序列分析得到动态特征；标签预测层包括逐层改进的基于标签注意力机制模块和抗遗忘增量学习模块；逐层改进的基于标签注意力机制模块用于对所述动态特征进行精细化处理；抗遗忘增量学习模块用于及时更新CPE识别系统。本发明有效提高了漏洞信息识别的准确性和训练效率。

本发明授权一种基于ChatGPT大模型和增量学习技术的CPE识别系统在权利要求书中公布了：1.一种基于ChatGPT大模型和增量学习技术的CPE识别系统，其特征在于，包括：依次连接的软件安全漏洞信息数据库、预处理层、语义编码层和标签预测层； 所述预处理层用于对软件安全漏洞信息数据库的数据进行预处理； 所述语义编码层包括：ChatGPT预训练大模型模块和门控循环单元网络模块；所述ChatGPT预训练大模型模块用于对预处理后的数据进行初步处理，得到经过语言理解后的文本特征数据；所述门控循环单元网络模块用于对所述文本特征数据进行序列分析，得到动态特征； 所述标签预测层包括逐层改进的基于标签注意力机制模块和抗遗忘增量学习模块；所述逐层改进的基于标签注意力机制模块用于对所述动态特征进行精细化处理；所述抗遗忘增量学习模块用于及时更新CPE识别系统； 所述抗遗忘增量学习模块包括记忆回放机制、正则化策略、特征稀疏化和对比学习； 所述记忆回放机制，用于存储部分旧类别样本，在增量训练期间进行回放；所述正则化策略，添加惩罚项来限制CPE识别系统过度更新；所述特征稀疏化和对比学习用于降低特征数据的噪声或不相关的信息，并对判断特征数据所属类别。

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