网络空间安全威胁呈现复杂化、智能化及隐蔽化趋势，传统依靠规则和特征匹配的防护方法难以应对高级持续性威胁。态势感知作为网络安全核心技术，需从海量异构数据中快速识别威胁、预测演化趋势。大规模预训练模型通过强大语言理解、知识推理及模式识别能力，为网络安全态势感知提供新的技术路径。融合大模型的态势感知方法通过深度语义分析、多模态数据融合及智能推理技术，构建从威胁检测、态势理解、风险预测到安全决策的完整技术体系，实现从被动防护向主动预警转变。

大模型与网络安全态势感知的融合方法

基于预训练语言模型的威胁情报处理方法

预训练语言模型利用深度双向编码器表示技术，实现对网络安全威胁情报的精准语义解析与结构化处理。BERT模型通过掩码语言建模机制，对安全日志中的异构文本信息进行上下文感知编码，有效捕获攻击行为的语义特征与时序依赖关系。GPT系列模型运用自回归生成架构，根据历史威胁数据构建概率分布模型，生成符合攻击模式的威胁描述文本，为安全分析人员提供可理解的威胁解释。T5模型通过文本到文本的统一框架，将复杂的安全事件信息转换为结构化的摘要表示，实现从原始日志数据到高层语义信息的有效映射，大幅降低了人工分析的复杂度。

多模态大模型的网络数据融合方法

多模态大模型构建统一表示空间，实现文本、数值及时序等异构网络安全数据深度融合。视觉-语言联合编码器将网络拓扑图像和流量描述文本进行跨模态对齐，建立网络结构与行为语义的关联映射关系。数值序列编码模块运用连续值嵌入技术，将网络流量的统计特征转换为稠密向量表示，使其与文本特征在共享语义空间进行信息交互。时空数据建模器通过位置感知的嵌入层，处理地理分布和时间戳信息，捕获网络安全事件的时空分布模式和传播特征，实现多维度数据的协同感知与综合分析。

知识增强的大模型推理方法

知识增强机制将结构化的安全领域知识和大模型的参数化知识融合，构建具备专家级推理能力的网络安全态势感知系统。外部知识库检索模块借助稠密向量检索技术，从CVE数据库和威胁情报源中获取相关安全知识，动态补充模型的领域认知能力。符号推理引擎基于逻辑规则和本体约束，对检索到的知识进行一致性验证和冲突消解工作。神经符号融合框架将连续的神经网络表示与离散的符号知识进行统一建模，通过可微分的符号操作实现端到端的知识增强推理，使模型拥有逻辑推理和常识判断的双重能力。

大模型驱动的态势感知算法设计

基于Transformer的威胁检测方法

异常序列检测算法采用将变分自编码器和注意力机制结合的架构，通过重参数化技巧学习网络行为的概率分布表示。通过变分推断模块构建网络事件序列潜在变量模型，利用KL散度正则化约束学习数据内在结构，使偏离正常分布的异常行为得到有效识别。层次化注意力网络在字符、词汇及句子层面构建恶意代码语法结构模型。序列标注框架采用条件随机场对网络数据包细粒度威胁进行标记，实现对攻击载荷的精确定位和分类。

大模型辅助的态势理解方法

攻击图构建算法依靠图神经网络与大模型联合学习，自动发现网络中攻击路径和脆弱性传播关系。图卷积层对网络拓扑结构开展消息传递与节点表示更新，捕获攻击在网络中的扩散模式。意图识别模块通过因果推理技术分析攻击行为的目标导向性，通过反事实推理评估不同防护措施的实际有效性。威胁关联分析采用图匹配算法识别分散攻击事件的内在联系，构建攻击活动全局视图与时间线，为安全分析提供结构化威胁态势图谱。

融合大模型的态势预测方法

威胁演化预测模型基于神经常微分方程建模网络安全态势的连续动态变化过程。常微分方程求解器通过数值积分方法预测系统状态未来轨迹，捕获威胁演化的非线性动力学特征。贝叶斯神经网络引入参数不确定性量化手段，为预测结果提供置信区间估计，增强预测的可靠性评估。多任务学习框架同时对威胁类型、影响范围及发生时间等多个目标变量进行预测，通过任务间的知识共享提高预测精度。自适应预测窗口机制依据威胁的紧急程度动态调整预测时间范围，实现从短期预警到长期规划的多尺度态势预测。

大模型协同的态势决策方法

多智能体协同决策框架基于大模型推理能力构建分布式安全决策网络，实现跨域安全策略智能协调与优化部署。博弈论驱动的对抗决策模型将网络攻防建模成动态博弈过程，通过纳什均衡求解与演化博弈分析，预测攻击者策略，制定最优防护方案。强化学习决策代理结合大模型语言理解能力，自动解析安全策略描述，生成可执行防护指令序列。多目标优化算法平衡安全性、性能及成本等约束条件，通过帕累托前沿分析，为决策者提供多样化的策略选择。

大模型态势感知方法的工程实现

分布式大模型推理方法

流水线并行架构将模型的不同层分配到多个GPU设备，通过异步计算和通信重叠技术来提高推理吞吐量。微批次调度算法优化流水线的填充和排空过程，最小化设备空闲时间和内存占用。动态负载均衡机制根据各节点的计算能力和网络延迟，自适应调整任务分配策略。内存池管理技术借助预分配和复用机制减少内存碎片，支持大规模模型的稳定运行。边缘-云协同架构将轻量化模型部署在网络边缘节点初步筛选（见图1），将复杂推理任务上传至云端大模型处理，实现响应时间与计算精度的平衡优化。

大模型优化与适配方法

神经架构搜索技术自动设计针对网络安全任务的专用模型结构，通过强化学习来优化网络拓扑与超参数的配置。权重量化策略运用混合精度压缩技术，对模型参数进行自适应量化，在保持精度的前提下大幅降低存储和计算开销。剪枝算法通过梯度信息和激活统计量，识别冗余神经元，通过结构化剪枝维持硬件友好的模型形态。知识蒸馏过程引入对抗训练机制，增强学生模型的泛化能力和对抗鲁棒性，确保压缩后模型在复杂网络环境中的稳定性能。

安全可信的大模型部署方法

联邦学习框架采用安全多方计算协议，保护参与方的数据隐私，通过同态加密和秘密分享技术，实现隐私保护的协同训练。区块链技术构建去中心化的模型版本管理和审计机制，确保模型更新具备的可追溯性和完整性。形式化验证方法针对关键安全决策进行数学证明，验证模型输出的逻辑一致性与安全边界。异常检测监控系统实时监控模型的行为模式，识别潜在的后门攻击和数据投毒。通过动态防护机制维护系统安全运行状态，模型水印和版权保护机制在训练数据中嵌入特定标识，实现对模型知识产权的追踪和验证。

结束语

融合大模型的网络安全态势感知方法，通过多层次技术融合构建智能化安全防护体系。该方法在数据处理的层面，实现多模态信息的深度融合，在算法设计的层面，构建检测-理解-预测-决策的完整感知循环，在工程实现的层面，确保系统的高效性和可信性。当前研究在模型适应性、实时性能及可解释性方面面临着挑战，需要在轻量化部署、跨域泛化及人机协同等方向深入探索。随着大模型技术持续地演进与网络安全需求不断地发展，融合大模型的态势感知方法，为构建下一代智能网络安全防护体系提供重要支撑。

(耿增涛  张华  岳皓    山东港口科技集团青岛有限公司    刘长辉  于周讯 青岛港国际股份有限公司)