多维数据挖掘防范打击电信网络诈骗关键技术研究与应用

本发明为了一种基于多模块协同与深度学习集成的自动化安全威胁检测系统及方法。该系统构建了感知、分析、决策、响应、接口五层一体的架构，核心包括分析器模块（负责监控进程、网络行为及深度分析文件）、探测器模块（集成YARA规则、攻击特征库等多引擎检测）、深度学习模型模块（提供CNN、LSTM、Autoencoder、GAN及可优化权重的集成模型等“模型工具箱”）、API服务模块（提供标准化RESTful服务接口）以及模型评估器模块。各模块通过预设接口协同工作，实现了对文件、网络流量、系统行为等多维度威胁数据的采集、特征提取、智能分析与融合决策。该系统通过融合规则、行为分析与多种深度学习模型，显著提升了对已知和未知威胁的检测准确性与自动化响应能力。

本申请涉及基于双模型对抗评估的大语言模型安全检测系统、装置及设备，包括基于用户配置和攻击策略模板，通过动态载荷变异技术对敏感词汇进行变异，生成多样化的攻击载荷，根据生成的攻击载荷，通过双模型对抗评估架构进行攻击测试，获取模型响应内容和安全性判定结果，根据安全性判定结果，通过多维度量化评分方法计算风险评分，生成综合安全风险评估报告。本申请通过插件化策略库与动态载荷变异技术，生成多样化隐蔽攻击；采用双模型对抗架构，分离攻击与检测角色，实现无偏测试闭环，并基于信息熵‑层次分析法融合多维度指标，计算风险评估值并生成报告，实现对大语言模型安全性科学、精准的量化评估。

本申请涉及运维安全技术领域，具体提供了一种运维数据风险管控的方法、介质、设备及产品，该方法包括：获取目标指令的多维运维数据所对应的运维特征向量；利用风险识别模型和行为意图识别模型分别对所述运维特征向量进行识别，获取运维风险数据和行为意图数据；所述运维风险数据包括运维指令风险等级标签、所属风险分类置信度和运维指令类型标签；所述行为意图数据包括异常运维指令行为和行为意图分类标签；利用智能策略响应模型对所述运维风险数据和所述行为意图数据进行分析，确定运维风险管控策略；所述运维风险管控策略包括指令放行、指令阻断、数据上报或生成告警信息。本申请的一些实施例可以实现运维风险的精准识别和及时管控。