基于大模型的工业互联网安全威胁发现方法及系统

本发明公开了基于大模型的工业互联网安全威胁发现方法及系统，涉及工业互联网安全技术领域。所述方法包括：采集并预处理工业互联网中的多源异构安全数据；将处理后的多模态数据转化为统一的联合特征向量；利用经指令微调的大语言模型对所述特征向量进行上下文感知推理，输出威胁度评估结果；基于评估结果构建动态威胁图谱，关联分析多步攻击链；根据反馈信息对模型进行持续优化。该系统包括相应模块。本发明有效解决了传统方法检测滞后、分析维度单一、无法深度感知复杂威胁的问题，提升了对未知威胁和高级持续性威胁的发现能力，实现了工业互联网安全威胁发现的智能化、主动化和持续化。