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龙图腾网获悉扬州大自然网络信息有限公司申请的专利一种虚假威胁情报识别模型鲁棒性量化分析方法及装置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：CN120811725B 。

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：202511119641.3，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种虚假威胁情报识别模型鲁棒性量化分析方法及装置是由李立扬;刘冬;曹国庆;谢宝建;宋秀珍设计研发完成，并于2025-08-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种虚假威胁情报识别模型鲁棒性量化分析方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及信息技术领域，公开了一种虚假威胁情报识别模型鲁棒性量化分析方法及装置。该方法包括从情报消息中提取来源标识符、传播路径节点序列及消息内容文本，构建用于鲁棒性量化分析的基础数据集；修改基础数据集中的数据，并计算识别模型的性能指标变化；基于历史情报消息集及性能指标变化，通过加权融合算法计算综合鲁棒性指标；基于性能指标变化及综合鲁棒性指标，生成缺陷标签集合；基于缺陷标签集合，通过强化学习动态调整识别模型参数。本发明旨在综合量化多个性能指标以分析识别模型的鲁棒性，定位模型缺陷，并针对性优化模型，提升识别模型在复杂网络环境下的抗干扰性能。

本发明授权一种虚假威胁情报识别模型鲁棒性量化分析方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种虚假威胁情报识别模型鲁棒性量化分析方法，其特征在于，包括： 从情报消息中提取来源标识符、传播路径节点序列及消息内容文本，构建用于鲁棒性量化分析的基础数据集；所述来源标识符包括情报发布主体的身份识别、认证信息及可信度等级； 修改基础数据集中的数据，并计算识别模型的性能指标变化；所述性能指标变化包括输出准确率变化率S1、F1值波动S2及召回率偏差S3； 基于历史情报消息集及性能指标变化，通过加权融合算法计算综合鲁棒性指标； 基于性能指标变化及综合鲁棒性指标，生成缺陷标签集合； 所述基于性能指标变化及综合鲁棒性指标，生成缺陷标签集合包括： 将综合鲁棒性指标与预设综合阈值进行比较； 若综合鲁棒性指标低于预设综合阈值，将性能指标变化中的输出准确率变化率S1、F1值波动S2及召回率偏差S3分别与对应的预设阈值进行比较；若任一性能指标变化大于对应的预设阈值，判定识别模型整体鲁棒性未达标，并生成缺陷标签集合；所述缺陷标签集合包含来源缺陷标签、传播缺陷标签、内容缺陷标签中的至少一种； 若综合鲁棒性指标不低于预设综合阈值，判定识别模型整体鲁棒性达标； 其中，预设综合阈值及输出准确率变化率S1、F1值波动S2、召回率偏差S3对应的预设阈值通过对历史评估数据进行统计分析确定； 基于缺陷标签集合，通过强化学习动态调整识别模型参数； 所述基于缺陷标签集合，通过强化学习动态调整识别模型参数包括： 基于缺陷标签集合，强化学习代理选择针对识别模型参数的调整动作；所述调整动作的类型由缺陷标签集合中的标签类型决定； 执行选择的调整动作更新识别模型参数； 基于更新后的识别模型重新执行鲁棒性量化分析。

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