一种基于大语言模型和对比学习的网络资产所有者识别方法和装置

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一种基于大语言模型和对比学习的网络资产所有者识别方法和装置
申请号:CN202411068438
申请日期:2024-08-06
公开号:CN118585833B
公开日期:2024-11-26
类型:发明专利
摘要
本发明提出一种基于大语言模型和对比学习的网络资产所有者识别方法和装置,属于网络空间测绘技术领域。所述方法包括:根据IP和域名列表,通过域名解析和网络爬虫获取与网络资产相关的数据内容;对与网络资产相关的数据内容进行重写;基于重写的数据内容,通过文本表示模型计算得到网络资产的向量表示,通过数据增强和融合层计算得到所有者的向量表示;通过多层级对比损失函数联合优化网络资产和所有者的向量表示;根据已知信息计算候选所有者的向量表示,同时计算未知所有者的网络资产的向量表示;通过相似性计算或聚类操作确定网络资产的所有者。本发明通过大语言模型和对比学习实现在特定信息缺失的情况下对网络资产所有者的识别。
技术关键词
大语言模型 识别方法 编码器 训练语言模型 网络空间测绘技术 参数 数据 网络资产信息 噪声信息 列表 聚类算法 命名实体识别 文本 爬虫 可读存储介质 处理单元 层级
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