在人工智能與網絡安全深度融合的浪潮中，一項突破性研究成果引發學界與產業界的廣泛關注。由國內頂尖安全團隊研發的"HyperGLLM框架"成功入選國際人工智能頂級會議AAAI 2026，并在大會現場進行專題報告。該研究創新性地將超圖推理技術引入大語言模型應用，為解決終端安全領域長期存在的隱蔽攻擊檢測難題提供了全新思路。
作為全球人工智能領域最具影響力的學術盛會之一，本屆AAAI年會迎來四十周年里程碑。大會共收到全球23680篇高質量投稿，創歷史新高，但最終錄取率僅17.6%，較前三年持續走低。在如此激烈的競爭中，終端安全領域的研究成果脫穎而出，凸顯出該方向在人工智能應用中的前沿價值。
當前網絡安全形勢正經歷深刻變革，高級持續性威脅（APT）攻擊呈現智能化、隱蔽化特征。傳統基于規則匹配或機器學習的檢測方法，在面對動態演變的攻擊手法時，逐漸暴露出響應滯后、誤報率高等缺陷。研究團隊負責人指出："現代攻擊者善于利用合法行為掩護惡意操作，單個事件往往難以構成威脅判斷依據，這要求檢測系統必須具備跨事件關聯分析能力。"
針對這一挑戰，研究團隊構建了獨特的雙層架構體系。底層通過屬性-值關系圖實現基礎語義抽取，有效壓縮30%以上的文本冗余；中層引入多粒度聚類算法，構建微分超圖模塊，精準捕捉跨事件的高階依賴關系；頂層則將超圖增強的語義表示與大語言模型進行特征對齊，形成可解釋的威脅推理鏈條。這種設計既保證了實時處理能力，又提升了長序列建模精度。
為驗證框架有效性，團隊構建了迄今規模最大的終端安全數據集EDR3.6B-63F，包含36億條真實事件記錄和63類典型攻擊模式。實驗數據顯示，在惡意行為分類任務中，該框架準確率達到94.65%，誤報率控制在1.67%的低位，較傳統方法提升40%以上。特別在超長日志處理場景下，其推理效率是基準模型的3.2倍，同時保持了92%以上的威脅覆蓋率。
這項突破性成果已產生顯著產業影響。研發團隊基于該技術構建的終端智能防御體系，正在為金融、能源、醫療等關鍵領域提供動態安全保障。系統通過持續學習新型攻擊模式，可自動優化檢測策略，形成"感知-分析-響應"的閉環防御機制。某大型銀行部署后，成功攔截多起零日漏洞攻擊，平均威脅處置時間縮短至分鐘級。
