在人工智能与网络安全深度融合的浪潮中，一项突破性研究成果引发学界与产业界的广泛关注。由国内顶尖安全团队研发的"HyperGLLM框架"成功入选国际人工智能顶级会议AAAI 2026，并在大会现场进行专题报告。该研究创新性地将超图推理技术引入大语言模型应用，为解决终端安全领域长期存在的隐蔽攻击检测难题提供了全新思路。
作为全球人工智能领域最具影响力的学术盛会之一，本届AAAI年会迎来四十周年里程碑。大会共收到全球23680篇高质量投稿，创历史新高，但最终录取率仅17.6%，较前三年持续走低。在如此激烈的竞争中，终端安全领域的研究成果脱颖而出，凸显出该方向在人工智能应用中的前沿价值。
当前网络安全形势正经历深刻变革，高级持续性威胁（APT）攻击呈现智能化、隐蔽化特征。传统基于规则匹配或机器学习的检测方法，在面对动态演变的攻击手法时，逐渐暴露出响应滞后、误报率高等缺陷。研究团队负责人指出："现代攻击者善于利用合法行为掩护恶意操作，单个事件往往难以构成威胁判断依据，这要求检测系统必须具备跨事件关联分析能力。"
针对这一挑战，研究团队构建了独特的双层架构体系。底层通过属性-值关系图实现基础语义抽取，有效压缩30%以上的文本冗余；中层引入多粒度聚类算法，构建微分超图模块，精准捕捉跨事件的高阶依赖关系；顶层则将超图增强的语义表示与大语言模型进行特征对齐，形成可解释的威胁推理链条。这种设计既保证了实时处理能力，又提升了长序列建模精度。
为验证框架有效性，团队构建了迄今规模最大的终端安全数据集EDR3.6B-63F，包含36亿条真实事件记录和63类典型攻击模式。实验数据显示，在恶意行为分类任务中，该框架准确率达到94.65%，误报率控制在1.67%的低位，较传统方法提升40%以上。特别在超长日志处理场景下，其推理效率是基准模型的3.2倍，同时保持了92%以上的威胁覆盖率。
这项突破性成果已产生显著产业影响。研发团队基于该技术构建的终端智能防御体系，正在为金融、能源、医疗等关键领域提供动态安全保障。系统通过持续学习新型攻击模式，可自动优化检测策略，形成"感知-分析-响应"的闭环防御机制。某大型银行部署后，成功拦截多起零日漏洞攻击，平均威胁处置时间缩短至分钟级。
