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龙图腾网获悉云南省大数据有限公司申请的专利一种基于知识蒸馏大模型的跨网协同告警降噪方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121603348B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202610113396.3，技术领域涉及：H04L41/0604；该发明授权一种基于知识蒸馏大模型的跨网协同告警降噪方法是由普艳红;杨亚琦;靳雷;杨兴跃;王梅珍;曾芹;邹恂;胡越;王治超;罗琳;周韬;杨云江;杨晓刚;李亚兵设计研发完成，并于2026-01-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于知识蒸馏大模型的跨网协同告警降噪方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于知识蒸馏大模型的跨网协同告警降噪方法，属于网络安全技术领域。包括:在第一网域部署一台服务器，用于运行教师模型。在需要保护的第二网域部署一台轻量级设备，用于运行学生模型；建立一个知识蒸馏模块，作为两个网络之间的通信桥梁。在第一网域中，使用告警数据对教师模型进行训练；训练完成后，教师模型生成知识数据包；教师模型将生成的知识数据包写回知识蒸馏模块，并与原始的参考告警数据进行关联；部署在第二网域的学生模型从知识蒸馏模块中同时读取参考告警数据和教师模型生成的对应知识数据包。本发明提升了跨网协同安全告警降噪的效率和准确率，为网络安全技术领域提供了一种高效的告警降噪方法。

本发明授权一种基于知识蒸馏大模型的跨网协同告警降噪方法在权利要求书中公布了：1.一种基于知识蒸馏大模型的跨网协同告警降噪方法，其特征在于：所述方法包括： S1.在第一网域部署一台服务器，用于运行教师模型；在需要保护的第二网域部署一台轻量级设备，用于运行学生模型；建立一个知识蒸馏模块，用于作为两个网络之间的通信桥梁； S2.在第一网域中，使用告警数据对教师模型进行训练；训练完成后，教师模型开始处理存放在知识蒸馏模块中的参考告警数据，并生成知识数据包； S3.教师模型将生成的知识数据包写回知识蒸馏模块，并与原始的参考告警数据进行关联； S4.部署在第二网域的学生模型从知识蒸馏模块中同时读取参考告警数据和教师模型生成的对应知识数据包，并基于读取的参考告警数据通过最小化复合损失函数训练学生模型； S5.训练完成后，对于每一条新告警，学生模型利用其通过知识蒸馏学到的能力，进行降噪和优先级排序；学生模型在内网进行实时推理，而教师模型在第一网域分析新数据并更新知识库； 所述S5包括： S51.在训练完成后，经过优化的学生模型，其参数为，被部署于第二网域中，对实时告警流进行处理； 令为在时间从内网告警源接收到的一个实时告警事件； 学生模型应用其通过蒸馏学到的函数，对该实时告警事件进行推理，生成一个预测输出向量： ； 此预测输出向量随后被转换为一个概率分布，其中属于预定义的告警类别集合D； S52.令为学生模型在时刻的参数状态；令为知识蒸馏模块中在时刻可用的知识集合； 进行教师知识更新：教师模型独立地处理参考告警数据并更新知识库，此过程表示为在离散时间点对知识库的更新操作： ； 其中，是由教师模型新生成的一批知识；代表在第i次更新时间点时，知识蒸馏模块中可用的知识集合，是教师模型对知识库进行第i次更新的离散时间点，是第i次更新完成后，知识蒸馏模块中最新的知识集合； 学生模型的再训练过程在离散时间点进行；学生模型使用的是在训练开始时最新可用的知识： ； 其中，代表学生模型再训练所用的参考告警数据集，用于优化学生模型参数的基础数据，代表学生模型在第j次训练时间点完成训练后，所对应的模型参数状态； 进行学生实时推理：学生模型的实时推理过程是连续的，它使用的是最近一次训练完成的模型参数： ； 其中，是小于等于t的最近的一个训练完成时间点，是指告警决策结果。

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