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申请/专利权人：上海天旦网络科技发展有限公司;北京天旦网络科技发展有限公司

摘要：本发明提供了一种基于大语言生成模型的仿真网络数据包生成方法及系统，包括：构建生成数据包原始描述信息的大语言模型；构建基于原始描述信息生成网络数据包的程序库；基于所述大语言模型和所述程序库生成网络描述数据包。本发明从自然语言生成网络数据包（如pcap文件），降低了智能运维系统的测试成本，丰富了智能运维系统的测试案例。通过tshark加大语言模型完成了包含复杂网络情况的数据报原始描述信息的生成，使用自然语言易于使用，“大语言模型”具备复杂序列模式生成的优势，具有很好的仿真性与随机性。

主权项：1.一种基于大语言生成模型的仿真网络数据包生成方法，其特征在于，包括：步骤S1：构建生成数据包原始描述信息的大语言模型；所述步骤S1包括：步骤S1.1：构建数据包文件原始描述信息集合；步骤S1.2：通过所述数据包文件原始描述信息集合，构建单数据流训练数据集；步骤S1.3：通过所述数据包文件原始描述信息集合，构建混合数据流训练数据集；步骤S1.4：将所述单数据流训练数据集和所述混合数据流训练数据集作为样本，在选定的开源大语言模型上进行微调处理，得到单流-混合两部微调大模型；所述步骤S1.4包括：步骤S1.4.1：选择符合transformer架构的开源大语言模型；步骤S1.4.2：以单数据流训练数据集为样本，在所述开源大语言模型上进行微调，使得所述模型获得单数据流原始描述信息生成能力；步骤S1.4.3：从单数据流训练数据集中采样部分数据，并按照比例混入混合数据流训练数据集，基于混合后的数据在所述开源大语言模型上进行微调，使得所述模型获得混合数据流原始描述信息生成能力；步骤S2：构建基于原始描述信息生成网络数据包的程序库；所述步骤S2包括构建数据包描述特征集合和基于所述描述特征集合构建生成函数；所述构建数据包描述特征集合包括通过所获取的数据包文件原始描述信息，提取所述信息中专家信息的特征信息；所述基于所述描述特征集合包括构建生成函数针对每一个特征信息构建生成函数，同时也构建一般单次通信的生成函数，共同形成数据包生成函数集合；步骤S3：基于所述大语言模型和所述程序库生成网络描述数据包；步骤S3包括如下子步骤：步骤S3.1：获取用户输入信息作为单流-混合两部微调大模型的输入，得到混合信息流原始信息；步骤S3.2：逐一解读所述混合信息流原始信息中的条目，并调用步骤S2中所生成的生成函数逐一转化为数据包，同时保存所述数据包。

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