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龙图腾网获悉北京火山引擎科技有限公司;字节跳动技术有限公司申请的专利基于大模型的检测自动化攻击的防火墙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：CN120614160B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202510727325.8，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权基于大模型的检测自动化攻击的防火墙方法是由张运鹏;陈勋;吴春来;蔡挺;郝旭;王愿达;洪汉滨设计研发完成，并于2025-05-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大模型的检测自动化攻击的防火墙方法在说明书摘要公布了：一种基于大模型的检测自动化攻击的防火墙方法和存储介质、电子设备及程序产品。方法包括：获取属于第一用户的多条第一网络日志数据；将多条第一网络日志数据与攻击规则匹配，得到第一用户的、用于表征多条第一网络日志数据中是否存在自动化攻击特征的第一标签；将第一标签和多条第一网络日志数据输入第一大模型，得到用于表征第一用户是否为自动化攻击源的分类结果，通过对大模型微调得到第一大模型。通过第一大模型实现自动化攻击自动检测，而无需设置统计规则，对所有字段进行检测分析，不仅限于通用字段，解决统计方法无法穷举所有统计场景而导致漏过的情况，提升自动化攻击检测准确性，使得自动化攻击检测更具有普适性和自动化性。

本发明授权基于大模型的检测自动化攻击的防火墙方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大模型的检测自动化攻击的防火墙方法，其特征在于，包括： 获取属于第一用户的多条第一网络日志数据； 将所述多条第一网络日志数据与攻击规则进行匹配，得到所述第一用户的第一标签，其中，所述第一标签用于表征所述多条第一网络日志数据中是否存在自动化攻击特征； 将所述第一标签和所述多条第一网络日志数据输入第一大模型，得到分类结果；其中，所述分类结果用于表征所述第一用户是否为自动化攻击源，以及通过对预训练的大模型进行微调得到所述第一大模型； 通过以下方式对所述大模型进行微调得到所述第一大模型： 获取微调样本集，其中，所述微调样本集包括多条第三网络日志数据； 将所述多条第三网络日志数据按照用户进行分组，得到多个第二数据组； 针对所述多个第二数据组中的每个所述第二数据组，将所述第二数据组与所述攻击规则进行匹配，得到所述第二数据组对应的第二用户的第二标签，并获取所述第二用户的第三标签，其中，所述第二标签用于表征所述第二数据组中是否存在所述自动化攻击特征，所述第三标签用于表征所述第二用户是否为自动化攻击源； 通过将所述第二标签和所述第二数据组作为所述大模型的输入，将所述第三标签作为所述大模型的目标输出的方式进行模型微调，以得到所述第一大模型。

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