千军竞逐，硬核研究脱颖而出
AAAI 被公认为全球 AI 学术界的顶级会议，其录用论文代表了相关领域的前沿水平与未来趋势。据悉，AAAI 2026 共收到来自全球的投稿近 2.9 万篇，其中来自中国的研究贡献占比近三分之二，竞争空前激烈。最终整体录用率仅为 17.6%，可谓优中选优。360 此篇论文能够在计算机视觉、机器学习、自然语言处理等热门研究方向汇聚的数万篇投稿中胜出，充分体现了其研究的前沿性、原创性与坚实的技术价值。
HyperGLLM：重新定义终端威胁检测的 AI 范式
该论文直击终端安全核心挑战—如何从海量、交织的事件中精准捕捉高级威胁。为此，团队创新性地提出了 "HyperGLLM" 框架，首次将超图（Hypergraph） 的复杂关系推理能力与大语言模型（LLM）的语义理解优势相结合，为终端行为分析开辟了新路径。
高效建模，洞穿威胁本质：传统方法处理海量日志时存在信息冗余与语义割裂问题。HyperGLLM 首先构建细粒度的属性关联图，精准提取基础行为特征；进而通过其独创的差分超图模块与多粒度聚类技术，智能识别跨事件、长时间尺度下的复杂行为模式与隐藏依赖，如同为安全分析装上了洞察复杂攻击链的 " 透视镜 "。
效率与精度双突破：为验证框架，研究团队基于 360 海量安全数据，构建并开源了业界领先的基准数据集—— EDR3.6B-63F（涵盖 63 类行为家族、36 亿条事件）。实测表明，HyperGLLM 将误报率降至 1.67%，整体准确率达到 94.65%，同时显著提升了大模型处理超长日志的效率，为下一代自动化威胁狩猎奠定了技术基础。
周鸿祎深度参与，从学术前沿到安全实战
作为论文主要作者之一，360 集团创始人周鸿祎表示：" 安全是人工智能发展的‘压舱石’，而 AI 也是解决数字化安全难题的关键。此次研究成果，源于我们长期坚持的‘ AI+ 安全’融合创新战略。"
当前，360 正全力投身于智能体（Agent）技术浪潮，致力于 " 让 AI 世界更安全更美好 "。本次入选的 HyperGLLM 研究，正是这一战略在终端安全关键领域的深度实践，体现了公司将前沿 AI 思想转化为应对高级别网络对抗实战能力的坚定追求。
