一种基于LLM的6G网络自动安全处置方法及系统技术方案

本公开的实施例提供了一种基于LLM的6G网络自动安全处置方法及系统。应用于网络安全智能防护领域，所述方法包括：获取网络数据流并生成结构化日志，提取特征后输入入侵检测模型识别攻击行为，结果经格式转换生成LLM模型输入，推理获得网络安全处置策略。提取关键字段并结构化打包，上传区块链完成存证及完整性校验，最终依据策略执行相应安全控制操作。本方案实现对网络攻击的智能识别与自动处置，提取关键字段后生成结构化策略数据并上传至区块链系统进行存证与校验，不仅确保了处置过程的可追溯性与数据完整性，还可实现自动化、安全性高、响应及时的网络防御控制，显著提升网络安全管理的智能化与可信化水平。

【技术实现步骤摘要】

本公开涉及网络安全智能防护领域，尤其涉及一种基于llm的6g网络自动安全处置方法及系统。

技术介绍

1、随着6g网络技术的快速发展，其超高速率、超低时延和海量连接特性为工业互联网、智能交通、远程医疗等场景提供了革命性支撑，但同时也面临前所未有的网络安全挑战。6g网络中设备类型多样化、数据流量指数级增长、攻击面急剧扩张，传统网络安全防护手段已难以应对复杂多变的未知威胁。例如，零日漏洞攻击、高级持续性威胁(apt)和分布式拒绝服务(ddos)攻击的智能化程度不断提升，攻击者利用ai技术生成对抗样本或加密恶意流量，导致传统基于规则匹配或浅层机器学习的检测系统漏报率和误报率显著升高。此外，6g网络对实时性、自动化处置和跨域协同的要求，迫切需要一种能够自适应威胁演化、智能生成处置策略并保障操作可信的技术框架。

2、现有网络安全防护技术主要依赖两类方案：一是基于特征签名的传统入侵检测系统(ids)，通过预定义规则匹配已知攻击模式，但完全无法识别未知威胁；二是基于传统机器学习(如svm、随机森林)的异常检测模型，虽能捕捉部分未知行为，但受限于特征工程复杂度、本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于LLM的6G网络自动安全处置方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，其中，根据所述网络数据流数据确定JSON格式的结构化日志数据，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，其中，对格式化的网络日志数据进行清洗与结构化处理，得到JSON格式的结构化日志数据，包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，其中，对结构化日志数据进行特征提取处理，得到输入特征数据包括：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，其中，对所述网络攻击检测结果进行指令微调格式转换处理，得到预训练的LLM安全大...

【技术特征摘要】

1.一种基于llm的6g网络自动安全处置方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，其中，根据所述网络数据流数据确定json格式的结构化日志数据，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，其中，对格式化的网络日志数据进行清洗与结构化处理，得到json格式的结构化日志数据，包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，其中，对结构化日志数据进行特征提取处理，得到输入特征数据包括：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，其中，对所述网络攻击检测结果进行指令微调格式转换处理，...

【专利技术属性】
技术研发人员：毛鹏轩，李启娟，杨旸，
申请(专利权)人：特斯联科技集团有限公司，
类型：发明
国别省市：