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龙图腾网获悉中核武汉核电运行技术股份有限公司;三门核电有限公司申请的专利基于大语言模型的漏洞信息识别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：CN119783116B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202411966797.0，技术领域涉及：G06F21/57；该发明授权基于大语言模型的漏洞信息识别方法及装置是由尹飞;马澜;左辉;高汉军;陈府;冯蔚;杨文俊;曹端;夏程俍祎设计研发完成，并于2024-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大语言模型的漏洞信息识别方法及装置在说明书摘要公布了：本公开属于核电技术领域，具体涉及一种基于大语言模型的漏洞信息识别方法及装置。本公开针对某些CVE的PoC信息进行收集，并对部分数据进行人工标注，以人工标注的方式增强了训练数据的准确可靠性，从而提高后续模型的学习能力。通过利用GPT‑3.5‑turbo模型对CVE和PoC数据进行识别和总结，基于TTP内容形式对每条信息进行描述，将CVE和PoC信息统一为TTP标准格式，剔除了原始信息中的噪音干扰，能够增强大语言模型对关键信息特征的识别和学习能力，并使用指令微调技术提高GPT模型完成任务效果。基于微调完成后的Llama‑2模型，对输入的目标CVE和PoC信息进行识别处理，并基于输出判别CVE和PoC的关联关系。从而解决CVE与PoC关联识别时依赖人工分析的问题。

本发明授权基于大语言模型的漏洞信息识别方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于大语言模型的漏洞信息识别方法，其特征在于，所述方法包括： 步骤1，训练数据收集；对各CVE发布平台中公布的CVE信息进行收集，对互联网上存在的现有针对CVE的PoC信息进行收集，收集到的信息进行人工标注标签，标签能用于描述一对CVE和PoC数据是否具有关联关系； 步骤2，GPT数据处理，利用GPT-3.5-turbo模型对CVE和PoC数据进行识别和总结，基于TTP内容形式对每条CVE和PoC信息对进行描述，每条信息的描述项包含战术、技术和程序三类，形成微调数据集； 步骤3，GPT数据增强；使用GPT-3.5-turbo模型对微调数据集进行数据增强； 步骤4，Llama-2模型调优；利用带标签的PoC和CVE数据构成的样本对数据对Llama-2模型进行微调； 步骤5，基于微调完成后的Llama-2模型，对输入的目标CVE和PoC信息进行识别处理，并输出关联指数，基于关联指数进行CVE和PoC的关联关系判别。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中核武汉核电运行技术股份有限公司;三门核电有限公司，其通讯地址为：430223 湖北省武汉市东湖新技术开发区民族大道1021号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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