一种基于大模型的网络攻击意图识别与响应方法、系统、设备及介质

本发明公开了一种基于大模型的网络攻击意图识别与响应方法、系统、设备及介质，方法包括对历史多源数据和目标多源数据进行融合处理，得到历史数据视图和目标数据视图；提取历史数据视图的有效行为特征，通过有效行为特征生成数据源，根据数据源构建初始意图识别大模型；通过典型攻击场景对初始意图识别大模型进行攻击测试，得到生产意图识别大模型；将目标数据视图输入至生产意图识别大模型进行分析，得到预测攻击意图；执行安全响应操作，得到真实攻击意图；对预测攻击意图、真实攻击意图以及响应结果进行评估，将评估数据插入至历史数据视图。本发明提高了攻击意图识别的全面性，且提高了响应机制的效率，同时加强了模拟验证和持续优化能力。