一种基于大语言模型来实现网络安全威胁预测的方法

本发明涉及一种基于大语言模型来实现网络安全威胁预测的方法，基于样本流量集，构建各时序相邻两样本流量构成的正样本流量组，以流量影响特征值为输入、流量关键特征值为输出，配合用于检测两流量间是否时序连续的流量时序检测模型进行微调，训练获得流量预测模型，再结合训练所获用于恶意检测的恶意流量检测模型，应用流量预测模型进行流量预测，应用恶意流量检测模型对所预测流量进行恶意检测，本发明通过先进的深度学习技术，能够实时分析和预测潜在的恶意流量，从而提前采取防御措施，大大提高了网络安全的主动性和有效性。