基于持续学习和融合大模型的Web URL恶意实时检测系统

本发明涉及人工智能技术领域，涉及深度学习在自然语言处理中的应用，尤指一种基于持续学习和融合大模型的Web URL恶意实时检测系统；包括：一个深度学习模型，一个RAG URL数据知识库，一个公开效果较好的大模型，一个实时日志提取模块，一个检测判断模块，一个辅助判断逻辑，一个分析提供模块，一个持续学习模块；本发明通过持续学习和融合大模型的方法，显著提高了Web URL恶意实时检测系统的精度、持续学习能力、数据集覆盖范围、实时性和响应速度，以及系统的可扩展性和灵活性。这些有益效果使得本发明在实际应用中具有更高的实用价值和竞争力。