一种基于Diffusion安全大模型的CPE识别对抗攻击防御方法及系统

本发明公开了一种基于Diffusion安全大模型的CPE识别对抗攻击防御方法及系统，涉及软件安全对抗攻防技术领域，包括：获取对抗攻击后的有噪CPE特征数据；通过Diffusion扩散模型对有噪CPE特征数据进行降噪处理；对降噪处理后的数据进行HHT变换处理和矢量化降维处理，得到特征增强数据；利用时域卷积神经网络模型对特征增强数据进行识别和分类，得到去除对抗扰动后的CPE特征数据。本发明显著提升了CPE漏洞信息识别的安全性与稳健性，有助于解决现有基于神经网络的CPE识别技术在对抗攻击面前的脆弱性问题，完美契合人工智能应用中软件漏洞分析的严苛安全诉求，确保训练数据的纯净度与软件系统的稳定运行。