買專利賣專利找龍圖騰，真高效！ 查專利查商標用IPTOP,全免費！專利年費監控用IP管家,真方便！

龍圖騰網獲悉廣州大學申請的專利一種基于Transformer模型的智能漏洞特征推薦方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120180449B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510580710.4，技術領域涉及：G06F21/57；該發明授權一種基于Transformer模型的智能漏洞特征推薦方法是由田志宏;黎偉豪;陽長江;王瑞;方濱興;劉園;魯輝;孫彥斌;蘇申;李默涵;徐光俠;譚慶豐;姜譽設計研發完成，并于2025-05-07向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于Transformer模型的智能漏洞特征推薦方法在說明書摘要公布了：本發明提供了一種基于Transformer模型的智能漏洞特征推薦方法，涉及欺騙防御資源部署技術領域。該方法包括以下步驟：基于多種開源漏洞庫獲取初始漏洞信息，進行信息整理分類獲取漏洞編號，并基于自動化動態爬蟲補充所述漏洞編號對應的漏洞信息；基于BM25算法對所述漏洞信息和目標服務系統的版本信息進行語義相關度粗檢索獲取檢索知識庫，基于Transformer模型對所述檢索知識庫和所述版本信息進行向量化獲得向量化數據，基于FAISS算法對所述向量化數據進行向量相似度精檢索獲取最優漏洞特征。本發明提供的智能漏洞特征推薦方法，補充了漏洞仿真時漏洞信息的數量，并與目標服務系統的版本信息相結合推薦最優漏洞特征，提高了漏洞欺騙成功率。

本發明授權一種基于Transformer模型的智能漏洞特征推薦方法在權利要求書中公布了：1.一種基于Transformer模型的智能漏洞特征推薦方法，其特征在于，包括以下步驟： 基于多個開源漏洞庫獲取初始漏洞信息，并對所述初始漏洞信息進行整理分類獲取漏洞編號，基于自動化動態爬蟲補充所述漏洞編號對應的初始漏洞信息并存儲在本地漏洞知識庫中； 基于BM25算法對所述本地漏洞知識庫和目標服務系統的版本信息進行語義相關度粗檢索獲取檢索知識庫，基于Transformer模型對所述檢索知識庫和所述版本信息進行向量化獲得向量化數據，并基于FAISS算法對所述向量化數據進行向量相似度精檢索獲取最優漏洞特征； 基于BM25算法對本地漏洞知識庫和目標服務系統的版本信息進行語義相關度粗檢索獲取檢索知識庫的過程中，包括： 基于所述版本信息的關鍵詞和所述本地漏洞知識庫中漏洞編號對應的漏洞信息之間的相關性進行評分和排序，并基于排序閾值選取所述漏洞信息，所述相關性包括詞頻、逆文檔頻率及文檔長度； 基于Transformer模型對所述檢索知識庫和所述目標服務系統的版本信息進行向量化的過程中，包括： 基于Transformer模型對所述檢索知識庫中漏洞編號對應的漏洞信息和所述版本信息進行預訓練和微調，并將所述漏洞信息和所述版本信息轉化為多個固定長度的數值向量，所述數值向量包括待檢索向量和查詢向量。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人廣州大學，其通訊地址為：510000 廣東省廣州市番禺區大學城外環西路230號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。