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龍圖騰網獲悉麒麟軟件有限公司申請的專利一種面向操作系統的安全Agent系統的實現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：CN120180452B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-02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：202510654363.5，技術領域涉及：G06F21/57；該發明授權一種面向操作系統的安全Agent系統的實現方法是由迮愷;楊詔鈞;李蕾;劉明;劉剛設計研發完成，并于2025-05-21向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種面向操作系統的安全Agent系統的實現方法在說明書摘要公布了：本發明一種面向操作系統的安全Agent系統的實現方法，安全Agent系統包括本地Agent和安全知識庫；本地Agent具有多任務學習幫助模型；實現方法包括以下步驟：步驟S1：初始化本地Agent，掛載安全知識庫；步驟S2：本地Agent加載多任務學習幫助模型；步驟S3：本地Agent對操作系統的資源感知和監控，采集操作系統的資源數據；步驟S4：本地Agent基于資源數據對操作系統的安全狀況進行初步分析，判斷是否存在威脅事件；若存在威脅事件，則進一步分析得到威脅事件的分析結果；步驟S5：本地Agent基于根據威脅事件的分析結果和操作系統的負載情況通過多任務學習幫助模型生成和調整安全策略。

本發明授權一種面向操作系統的安全Agent系統的實現方法在權利要求書中公布了：1.一種面向操作系統的安全Agent系統的實現方法，其特征在于， 所述安全Agent系統包括本地Agent和安全知識庫；所述本地Agent具有多任務學習幫助模型； 實現方法包括以下步驟： 步驟S1：初始化本地Agent，掛載安全知識庫；所述安全知識庫結合RAG大語言模型和知識圖譜構建； 步驟S2：本地Agent加載多任務學習幫助模型，使得本地Agent具備生成和調整安全策略的能力； 步驟S3：本地Agent對操作系統的資源進行感知和監控，采集操作系統的資源數據； 步驟S4：本地Agent調用RAG大語言模型基于資源數據對操作系統的安全狀況進行初步分析，判斷是否存在威脅事件；若存在威脅事件，則進一步分析得到威脅事件的分析結果； 步驟S5：本地Agent根據威脅事件的分析結果和操作系統的負載情況通過多任務學習幫助模型生成和調整安全策略； 安全知識庫結合知識圖譜及RAG大語言模型的過程如下： 步驟S101，實體識別：從安全數據中提取安全領域的實體；所述實體包括攻擊者、目標系統、攻擊手法、漏洞類型、緩解措施；每一實體被賦予唯一標識符；所述安全數據包括安全相關的文本數據、威脅情報、事件日志以及入侵檢測規則； 步驟S102，關系抽取：分析安全數據中實體與實體之間的關系，抽取實體與實體之間的相互聯系，并以此構建知識圖譜；所述實體與實體之間的關系在知識圖譜中被抽象為實體節點與相鄰實體節點之間的相互聯系； 步驟S103：基于構建的知識圖譜鄰域擴展生成帶有鄰域信息的向量表示，將向量表示傳入RAG大語言模型，使得RAG大語言模型在調用安全知識庫進行檢索和解析時，具備上下文匹配能力； 所述多任務學習幫助模型的構建過程如下： 步驟S201：確定多任務學習幫助模型解決的多個任務； 多任務學習幫助模型用于解決威脅事件相關的多個任務；多個任務為分類任務、回歸任務和生成任務；所述分類任務對威脅事件進行分類，確定威脅類別和威脅等級；所述回歸任務對威脅事件進行威脅風險評分；所述生成任務基于威脅風險評分確定并生成相應的安全策略； 步驟S202：基于解決的多個任務準備數據集；數據集包括分類數據集、回歸數據集、生成數據集； 步驟S203：構建基礎預訓練模型的架構； 基礎預訓練模型包括共享層和任務專屬層；所述任務專屬層包括分類任務輸出層、回歸任務輸出層和生成任務輸出層；所述共享層具有多層，所述共享層用于提取威脅事件的通用特征；所述分類任務輸出層采用softmax層對威脅事件進行分類，判斷威脅類別與威脅等級；所述回歸任務輸出層采用線性層輸出威脅風險評分；所述生成任務輸出層使用解碼器層生成安全策略； 步驟S204：將數據集輸入至基礎預訓練模型進行訓練，得到多任務學習幫助模型； 在步驟S5中，本地Agent根據威脅事件的分析結果及操作系統的負載情況通過多任務學習幫助模型計算威脅事件的威脅風險評分，根據威脅事件的威脅風險評分選擇和調整安全策略； 威脅事件的威脅風險評分基于動態響應算法評定威脅事件的風險值；風險值對應高風險威脅或低風險威脅；若威脅事件的風險值對應為高風險威脅，則采取的安全策略為流量過濾或入侵檢測；若威脅事件的風險值對應為低風險威脅，則采取的安全策略為警報通知或日志監控。

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