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龍圖騰網(wǎng)恭喜廣東申立信息工程股份有限公司申請的專利安全態(tài)勢感知AI大模型的分布式異常檢測方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119652686B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-18發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510183561.8，技術(shù)領(lǐng)域涉及：H04L9/40；該發(fā)明授權(quán)安全態(tài)勢感知AI大模型的分布式異常檢測方法是由李澤峰;李鳳云;陳金梅;謝鳳珊設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-02-19向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本安全態(tài)勢感知AI大模型的分布式異常檢測方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及分布式檢測的技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種安全態(tài)勢感知AI大模型的分布式異常檢測方法，本發(fā)明采集分布式安全態(tài)勢感知AI大模型的模型架構(gòu)網(wǎng)絡(luò)信息，獲取指定拓展層級的關(guān)聯(lián)特性地圖，構(gòu)建流處理框架的異常檢測框架，指定異常檢測層級構(gòu)建異常檢測框架進行實時的安全態(tài)勢驗證，生成異常檢測特征分布，利用異常檢測特征分布，評估各個節(jié)點的異常性，從而發(fā)現(xiàn)潛在的安全威脅，通過基于層級和節(jié)點特性進行定制化的異常檢測，提高了檢測的準確性和針對性，流處理框架能夠?qū)崿F(xiàn)實時數(shù)據(jù)流的處理，快速響應(yīng)安全態(tài)勢變化，解決了現(xiàn)有技術(shù)中分布式AI大模型的可靠度會隨著運行而下降的問題。

本發(fā)明授權(quán)安全態(tài)勢感知AI大模型的分布式異常檢測方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種安全態(tài)勢感知AI大模型的分布式異常檢測方法，其特征在于，包括：對參與分布式構(gòu)造的安全態(tài)勢感知AI大模型進行模型架構(gòu)的信息采集，以得到所述安全態(tài)勢感知AI大模型的模型架構(gòu)網(wǎng)絡(luò)信息；其中，所述模型架構(gòu)網(wǎng)絡(luò)信息用于對所述安全態(tài)勢感知AI大模型的各個網(wǎng)絡(luò)節(jié)點進行節(jié)點信息的描述；基于所述模型架構(gòu)網(wǎng)絡(luò)信息對所述安全態(tài)勢感知AI大模型進行指定拓展層級的關(guān)聯(lián)特性地圖獲取，以得到所述安全態(tài)勢感知AI大模型在指定拓展層級的關(guān)聯(lián)特性地圖；其中，所述指定拓展層級的關(guān)聯(lián)特性地圖用于在指定拓展層級所對應(yīng)的描述方式上對所述安全態(tài)勢感知AI大模型的各個網(wǎng)絡(luò)節(jié)點進行關(guān)聯(lián)特性的描述；根據(jù)所述指定拓展層級的關(guān)聯(lián)特性地圖與所述模型架構(gòu)網(wǎng)絡(luò)信息對所述安全態(tài)勢感知AI大模型進行流處理框架形式的異常檢測框架的構(gòu)建，以得到所述安全態(tài)勢感知AI大模型的指定層級異常檢測框架；基于所述指定層級異常檢測框架對所述安全態(tài)勢感知AI大模型進行實時的安全態(tài)勢驗證，以得到所述安全態(tài)勢感知AI大模型對應(yīng)所述指定層級異常檢測框架的異常檢測特征分布；其中，所述異常檢測特征分布用于對所述安全態(tài)勢感知AI大模型的各個網(wǎng)絡(luò)節(jié)點進行節(jié)點異常性的評估。

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