網(wǎng)絡(luò)安全知識(shí)圖譜構(gòu)建關(guān)鍵技術(shù)研究
【圖文】:
練網(wǎng)絡(luò)安全實(shí)體識(shí)別模型來抽取網(wǎng)絡(luò)安全文本抽取的 6 類安全實(shí)體的詞云圖?闯鼍W(wǎng)絡(luò)相關(guān)術(shù)語在網(wǎng)絡(luò)安全文本數(shù)據(jù)中出DDOS 和 0day 等網(wǎng)絡(luò)相關(guān)術(shù)語。圖 3.7 中也oYun-2015-144542,WooYun-2015-97677 等,此容易抽取。同時(shí)從圖 3.7 可看出,本文對(duì)文識(shí)別并抽取,如北京、倫敦等。本文對(duì)中文組組織名的識(shí)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(huì)大量現(xiàn)對(duì)軟件名的準(zhǔn)確抽取,圖 3.7 中僅抽取了由于網(wǎng)絡(luò)文本中人名安全實(shí)體比較少,因此
本文采用不同 3 種方式對(duì) bag 中的信息進(jìn)行處理,,分別是 AVE、ONE以及 ATT。AVE 就是將包中同對(duì)實(shí)體對(duì)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(gè)實(shí)例向量,從每個(gè) bag 中找一個(gè)得分最高的句子來表示整個(gè) 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(jìn)行訓(xùn)練(a)CNN-AVE/ONE/ATT 模型對(duì)比 (b)PCNN-AVE/ONE/ATT 模型對(duì)比
【學(xué)位授予單位】:貴州大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2019
【分類號(hào)】:TP181;TP393.08
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本文編號(hào):2627047
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