威胁检测模型的训练方法、装置、设备、介质及产品

本申请提供了一种威胁检测模型的训练方法、装置、设备、介质及产品。方法包括在获取到多个用户的行为日志数据的情况下，对各用户的行为日志数据进行特征提取，得到相应用户对应的行为特征；按照预设的提示模板，对每个用户对应的行为特征进行异常标注，得到异常标注数据，异常标注数据包括异常样本和正常样本；对异常样本进行过采样，并对正常样本进行下采样，得到训练集，训练集中异常样本的数量与正常样本的数量的差值小于或等于预设阈值；根据训练集对大语言模型进行训练，得到威胁检测模型。根据本申请实施例，能够解决相关技术中对模型训练数据局限性较大，导致训练得到的威胁检测模型的可靠性差，检测结果准确率低的技术问题。