【摘要】：隨著大數(shù)據(jù)技術的發(fā)展和網(wǎng)絡環(huán)境的日趨復雜,網(wǎng)絡空間中包含了大量有價值的網(wǎng)絡威脅情報數(shù)據(jù)。如何從碎片化、海量化的威脅情報數(shù)據(jù)中挖掘出關聯(lián)關系、攻擊模式等是威脅情報分析研究的焦點,因此,基于網(wǎng)絡安全知識圖譜的威脅情報分析成為了研究熱點。網(wǎng)絡安全知識圖譜可將海量的碎片化的多源異構(gòu)威脅情報數(shù)據(jù)進行細粒度的深度關聯(lián)分析和挖掘。網(wǎng)絡安全知識圖譜構(gòu)建的基礎就是信息抽取,本文重點研究海量網(wǎng)絡安全文本數(shù)據(jù)中的網(wǎng)絡安全實體識別和實體之間的關系抽取。首先,傳統(tǒng)的命名實體識別方法難以識別網(wǎng)絡安全領域中新的或中英文混合的安全實體,且提取的特征不充分,因此難以準確的識別網(wǎng)絡安全實體。針對此問題,本文在神經(jīng)網(wǎng)絡模型CNN-BiLSTM-CRF的基礎上,提出一種結(jié)合特征模板的網(wǎng)絡安全實體識別方法,其利用人工特征模板提取局部上下文特征,進一步利用神經(jīng)網(wǎng)絡模型自動提取字符特征和文本全局特征。實驗結(jié)果表明,在大規(guī)模網(wǎng)絡安全數(shù)據(jù)集上,本文提出的網(wǎng)絡安全實體識別方法與其它方法相比,相關評價指標優(yōu)于其它方法,F值達到86%。其次,針對遠程監(jiān)督方法在構(gòu)建語料過程中引入的噪聲數(shù)據(jù)問題,本文在遠程監(jiān)督模型PCNN-ATT的基礎之上,提出了一種ResPCNN-ATT的遠程監(jiān)督關系抽取方法,其利用PCNN提取語義特征,引入深度殘差學習解決由于噪聲數(shù)據(jù)引起的梯度消失問題,進一步利用多實例注意力機制計算實例與對應關系的相關性,以降低噪聲數(shù)據(jù)的影響。實驗結(jié)果表明,在NYT數(shù)據(jù)集和NSER數(shù)據(jù)集上,本文提出的方法與其它方法相比,關系抽取準確率優(yōu)于其它方法。
【圖文】：

練網(wǎng)絡安全實體識別模型來抽取網(wǎng)絡安全文本抽取的 6 類安全實體的詞云圖�？闯鼍W(wǎng)絡相關術語在網(wǎng)絡安全文本數(shù)據(jù)中出DDOS 和 0day 等網(wǎng)絡相關術語。圖 3.7 中也oYun-2015-144542，WooYun-2015-97677 等，此容易抽取。同時從圖 3.7 可看出，本文對文識別并抽取，如北京、倫敦等。本文對中文組組織名的識別效果高，能夠很明顯看出圖 3.7 數(shù)據(jù)中大部分軟件名由英文構(gòu)成，并且會大量現(xiàn)對軟件名的準確抽取，圖 3.7 中僅抽取了由于網(wǎng)絡文本中人名安全實體比較少，因此

本文采用不同 3 種方式對 bag 中的信息進行處理，，分別是 AVE、ONE以及 ATT。AVE 就是將包中同對實體對的所有句子的權(quán)重都看做一樣的，即1in ；ONE 表示取置信度最高的一個實例向量，從每個 bag 中找一個得分最高的句子來表示整個 bag。本文所有的模型都在 NYT 數(shù)據(jù)集和 NSER 數(shù)據(jù)集上進行訓練(a)CNN-AVE/ONE/ATT 模型對比 (b)PCNN-AVE/ONE/ATT 模型對比
【學位授予單位】：貴州大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：TP181;TP393.08

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本文編號：2627047