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龙图腾网获悉中国科学院信息工程研究所申请的专利一种基于大语言模型的去中心化网络DDoS攻击识别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：CN116781341B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202310696234.3，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种基于大语言模型的去中心化网络DDoS攻击识别方法是由卢昊洋;章睿;李兆轩设计研发完成，并于2023-06-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大语言模型的去中心化网络DDoS攻击识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于大语言模型的去中心化网络DDoS攻击识别方法。本方法为：1采集网络流量数据，包括无标签的网络流量和去中心化网络DDoS攻击流量；2将所采集的网络流量转化为词向量序列；3利用无标签的网络流量转化所得词向量序列对大语言模型进行预训练；4将去中心化网络DDoS攻击流量转化所得词向量序列输入到预训练后的大语言模型中，学习去中心化网络DDoS攻击流量的特征；5将特征输入微调模型执行预测任务，将所得预测结果与对应的标注结果进行对比，然后根据对比结果优化所述微调模型的参数；6对于一待识别的去中心化网络流量，将其转化为词向量序列后输入优化后的所述微调模型，识别是否为攻击流量。

本发明授权一种基于大语言模型的去中心化网络DDoS攻击识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大语言模型的去中心化网络DDoS攻击识别方法，其步骤包括： 1采集网络流量数据，包括无标签的网络流量和去中心化网络DDoS攻击流量；对采集的去中心化网络DDoS攻击流量进行标注；所述无标签的网络流量包括正常网络流量和公开数据集中各种类的加密流量；所述正常网络流量包括去中心化网络中的加密流量与中心化网络中的加密流量； 2将步骤1所采集的网络流量数据转化为词向量序列，用于将所选大语言模型无法处理的流量数据嵌入到词向量中； 3利用无标签的网络流量转化所得词向量序列对所述大语言模型进行预训练，以学习加密流量的通用表示； 4将去中心化网络DDoS攻击流量转化所得词向量序列输入到步骤3预训练后的大语言模型中，学习去中心化网络DDoS攻击流量的特征； 5将步骤4所得去中心化网络DDoS攻击流量的特征输入基于bi-LSTM的微调模型，执行预测任务，将所得预测结果与对应的标注结果进行对比，然后根据对比结果优化所述微调模型的参数； 6对于一待识别的去中心化网络流量，将其转化为词向量序列后输入优化后的所述微调模型，识别其是否为去中心化网络DDoS攻击流量。

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