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龙图腾网获悉辽宁大学申请的专利基于CoT驱动的网络攻击信息解释评判的优化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：CN119030744B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-19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：202410989072.7，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权基于CoT驱动的网络攻击信息解释评判的优化方法是由王妍;马瑞轩;谭爱平;周翰逊;邰滢滢设计研发完成，并于2024-07-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于CoT驱动的网络攻击信息解释评判的优化方法在说明书摘要公布了：一种基于CoT驱动的网络攻击信息解释评判的优化方法，给定Prompt提供CoT的学习样板，将多个模型CoT生成的解释分别通过信息修正的自适应迭代检测、语义精度与偏差的控制、基于规则模板匹配的相似度进行融合迭代式修正优化，并结合标准黄金标签进行综合评判，使得不同模型的CoT不断学习和完善自身的解释能力，逐渐提高解释的准确性和质量，最终将不同模型CoT生成的答案维持在一个平衡状态，以此来弥补单一模型的不足，提高整体性能。本发明通过上述方法，能够有效地解决现有模型对网络攻击信息生成的解释答案存在的信息不够规范完整、准确性偏差等问题。

本发明授权基于CoT驱动的网络攻击信息解释评判的优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于CoT驱动的网络攻击信息解释评判的优化方法，其特征在于，其步骤为： 步骤1制定prompt作为选定模型Mn的输入模板，n＝1,2,3...； 把数据集D以每10条攻击样本为标准进行划分成k组数据集dk，Yk＝Ei*,Ai*作为黄金标签，设置高质量的prompt：Yk,Q作为选定不同模型的输入； 其中，Yk∈dk，k＝1,2,3...；Ei*为第i条攻击信息的CoT标准解释部分；Ai*为第i条攻击信息的标准答案部分；Q为新的网络攻击信息； 步骤2通过模型Mn的CoT能力获取模型输出对应的文本答案Ei,Ai，其中i＝1,2,3...，Ei为CoT的解释部分，Ai为最终得到的答案部分； 步骤3对于每个模型Mn生成的Ei,Ai文本，通过all-MiniLM-L6-v2模型进行编码后生成多维空间向量编码Vi，i＝1,2,3...； 步骤4通过信息修正的自适应迭代检测算法函数对Ei,Ai进行信息完整性的迭代检索与补全，得到匹配得分SkmVi，V*； 步骤5通过语义精度与偏差的控制算法计算模型Mn输出的Ei,Ai与数据集D给定的黄金标签Yk＝Ei*,Ai*语义相似度，得到匹配得分SsmVi，V*； 步骤6通过基于规则模板匹配的相似度算法计算模型Mn输出的Ei,Ai与数据集D提供的黄金标签Yk＝Ei*,Ai*的模板匹配程度，得到匹配得分StmVi，V*，设定阈值g3，g3为基于规则模板匹配的相似度算法的阈值，若StmVi，V*g3，则令模型Mn参照黄金标签Yk模板重新生成Ei,Ai； 步骤7通过信息修正的自适应迭代检测算法、语义精度与偏差的控制算法、基于规则模板匹配的相似度算法共同构建复合相似度评判标准，得到模型Mn的输出与Yk＝Ei*,Ai*的评判总分Si，i＝1,2,3...； 首先通过信息修正的自适应迭代检测算法、语义精度与偏差的控制算法、基于规则模板匹配的相似度算法共同构建复合相似度评判标准，得到模型Mn的输出与黄金标签Yk＝Ei*,Ai*的评判总分Si，i＝1,2,3...； 具体计算公式如6下所示： Si=WkmSkmVi,V*+WsmSsmVi,V*+WtmStmVi,V*6 其中， Si为评判总分； Wkm、Wsm、Wtm分别为基于信息修正的自适应迭代检测、语义精度与偏差的控制、基于规则模板匹配的权重,反映了各匹配方式在整体相似度评价中的相对重要性，且满足： Wkm+Wsm+Wtm＝1； 步骤8判断Si是否超过阈值G，G是用于判断整个评判总分Si的是否达到理想要求的阈值，若SiG，则重复步骤5～7进行新一轮的迭代，若迭代次数5，或存在SiG，则迭代结束； 步骤9开始进行模型Mn间的横向比较，计算模型Mn得分Si间的差值di，若di收敛于阈值g，g是用于描述模型Mn间的横向比较的阈值，此时各个模型Mn生成的Ei,Ai趋向于稳定，并且准确度达到峰值，此时将模型得分最高的分数Smax对应的Ei,Ai作为最可靠的答案，最终作为标准答案输出展现给用户。

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