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龙图腾网获悉广东为辰信息科技有限公司申请的专利一种智能设备安全威胁协同分析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：CN120750582B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202510916680.X，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种智能设备安全威胁协同分析方法是由宋雪冬;王志鹏;陈劲东设计研发完成，并于2025-07-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种智能设备安全威胁协同分析方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种智能设备安全威胁协同分析方法，从智能设备的TARA数据集和HARA数据集中提取出大语言模型的训练样本，对大语言模型进行微调，然后采集智能设备的信息安全威胁情报数据和功能安全威胁情报数据，构建得到信息安全知识图谱和功能安全知识图谱，然后整合为融合知识图谱，再根据智能设备的硬件软件架构构建分层融合安全网络，最后基于融合知识图谱和分层融合安全网络分析得到资产和功能系统及对应的关键词集合，输入微调好的大语言模型生成对应的威胁场景描述文本。本发明通过构建融合信息安全与功能安全威胁情报的知识图谱，协同分析多源异构的安全信息，利用大语言模型实现对智能设备安全威胁的自动分析，提升威胁分析的覆盖度和效率。

本发明授权一种智能设备安全威胁协同分析方法在权利要求书中公布了：1.一种智能设备安全威胁协同分析方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：收集若干条智能设备的TARA数据和HARA数据；对于每条TARA数据，提取出损害场景和攻击路径的自然语言描述构成信息安全威胁场景描述文本，然后从中提取出资产和对应的关键词集合，包括弱点关键词和漏洞关键词；对于每条HARA数据，提取出损害场景和攻击路径的自然语言描述构成功能安全威胁场景描述文本，然后从中提取出功能系统和对应的关键词集合，包括故障模式关键词和应用环境关键词；将每条数据对应的资产或功能系统和对应的关键词集合作为输入，对应的威胁场景描述文本作为输出，构成微调大语言模型的训练样本； S2：根据实际需要选择大语言模型，采用步骤S1得到的大语言模型训练样本对大语言模型进行微调； S3：根据实际需要采集智能设备的信息安全威胁情报数据和功能安全威胁情报数据，其中信息安全威胁情报数据包括智能设备资产数据、漏洞数据、弱点数据和攻击模式数据，功能安全威胁情报数据包括智能设备的功能系统数据、故障模式数据和应用环境数据； S4：对于信息安全威胁情报数据，将不同数据中的资产、漏洞、弱点和攻击模式进行关联，然后构建信息安全知识图谱，其中节点包括资产、漏洞、弱点和攻击模式，关系包括漏洞和资产之间的关联，漏洞和弱点之间的关联，弱点和攻击模式之间的关联； 对于功能安全威胁情报数据，将不同数据中的功能系统和故障模式进行关联，根据预设的场景特征对事故的应用环境进行归类，得到若干个典型的应用环境，通过故障模式和应用环境描述中的关键词对故障模式和应用环境进行匹配，实现故障模式和应用环境的关联，然后构建功能安全知识图谱，其中节点包括功能系统、故障模式和应用环境，关系包括功能系统和故障模式之间的关联，故障模式和应用环境之间的关联； S5：对信息安全知识图谱中的漏洞、弱点和攻击模式分别和功能安全知识图谱中的故障模式进行描述关键词匹配，如果匹配成功则在对应节点中建立关系，否则不作任何操作，从而将信息安全知识图谱和功能安全知识图谱整合为融合知识图谱； S6：根据智能设备的硬件软件架构构建分层融合安全网络，包括四个分析层级： 1业务场景层包括智能设备中的功能业务； 2功能系统层包括各个业务场景对应的功能系统； 3部件层包括构成功能系统的关键部件； 4部件资产层包括部件内部的具体资产； S7：对待分析业务场景进行融合安全威胁分析，包括以下步骤： S7.1：对于待分析业务场景，解析该业务场景所涉及的关键功能系统，分解出相关的部件及其对应的部件资产； S7.2：针对分解出的部件资产，在融合安全知识图谱中检索其相关的信息安全要素，包括与部件资产关联的漏洞、弱点、攻击模式，从知识图谱中提取出相应的漏洞关键词和弱点关键词构成关键词集合，将资产和关键词集合输入微调后的大语言模型，得到待分析业务场景的信息安全威胁场景描述文本； S7.3：针对映射出的关键功能系统与上一步关联出的信息安全要素，匹配融合安全知识图谱中的功能安全要素，包括与功能系统关联的故障模式、应用环境，从知识图谱中提取出相应的故障模式关键词和应用环境关键词构成关键词集合，将功能系统和关键词集合输入微调后的大语言模型，得到待分析业务场景的功能安全威胁场景描述文本。

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