摘要
本发明公开了一种基于生成式大模型的网络安全攻击应对方法,涉及网络安全技术领域,包括:获取元数据,包括自动获取网络安全基础知识、网络安全攻击手法类数据,形成知识库;对元数据进行分类及标注,包括将网络安全基础知识、网络安全攻击手法类数据进行自动化分类及标注;建立安全模型,包括构建网络安全分析模型,对恶意数据和错误数据进行清洗;执行模型训练,包括对网络安全数据进行训练及微调;进行评价反馈,用于应对网络安全攻击。本发明不仅提高了网络安全分析的自动化水平和效率,降低了人工分析成本,而且通过持续学习和优化,使模型能够适应不断演变的网络安全威胁,为电力系统的网络安全防护提供了更加智能和可靠的技术支持。
技术关键词
网络安全攻击
网络安全数据
专用数据
网络安全分析
网络安全威胁
迁移学习方法
网络安全防护
爬取技术
神经网络结构
网络安全技术
标注算法
机器学习算法
通用特征
测试场景
处理器
计算机设备
模块
电力系统
系统为您推荐了相关专利信息
无损预测方法
温度预测模型
混合损失函数
阻燃密封胶
可视化窗口
信息处理方法
分段仿射变换
轻量化卷积神经网络
集装箱图像
异构
网络安全数据
网络安全评估方法
指纹
线性
协方差矩阵
漏洞特征
模型训练方法
网络安全知识图谱
实体
网络安全分析方法