網(wǎng)絡(luò)威脅情報(bào)作為一種網(wǎng)絡(luò)安全大數(shù)據(jù),其本質(zhì)是立足于攻擊者視角對(duì)防御方所面臨的潛在威脅信息進(jìn)行匯總與分析,進(jìn)而幫助防御者更好地提升網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)能力。當(dāng)前隨著網(wǎng)絡(luò)安全形勢(shì)的日益嚴(yán)峻,網(wǎng)絡(luò)威脅情報(bào)在整個(gè)網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)過(guò)程中的價(jià)值愈發(fā)突顯。知識(shí)圖譜作為知識(shí)工程在大數(shù)據(jù)時(shí)代成功應(yīng)用的典型代表,是人工智能研究領(lǐng)域的一個(gè)重要分支。知識(shí)圖譜本質(zhì)上是一種大規(guī)模語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò),其以圖結(jié)構(gòu)的形式直觀地表達(dá)客觀世界中存在的各種概念、實(shí)體、屬性及語(yǔ)義關(guān)系。知識(shí)圖譜技術(shù)蘊(yùn)含有兩個(gè)顯著特性:實(shí)現(xiàn)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)融合;實(shí)現(xiàn)知識(shí)的精準(zhǔn)化語(yǔ)義檢索與智能化推理分析。知識(shí)圖譜所具備的這些特性能夠完美契合大數(shù)據(jù)挖掘與分析的技術(shù)需求,為此,當(dāng)前知識(shí)圖譜已發(fā)展成為一種大數(shù)據(jù)處理與數(shù)據(jù)挖掘的技術(shù)體系。本文將知識(shí)圖譜技術(shù)應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)威脅情報(bào)領(lǐng)域,面向非結(jié)構(gòu)化網(wǎng)絡(luò)威脅情報(bào)數(shù)據(jù),深入研究網(wǎng)絡(luò)威脅情報(bào)知識(shí)圖譜構(gòu)建與應(yīng)用過(guò)程中所涉及的關(guān)鍵技術(shù),重點(diǎn)探索了面向非結(jié)構(gòu)化網(wǎng)絡(luò)威脅情報(bào)的知識(shí)抽取方法以及面向網(wǎng)絡(luò)威脅情報(bào)知識(shí)圖譜的知識(shí)推理方法,梳理了知識(shí)圖譜在網(wǎng)絡(luò)威脅情報(bào)領(lǐng)域應(yīng)用的技術(shù)體系。本文主要工作如下:1.提出基于多特征融合的威脅情報(bào)實(shí)體抽取方法。構(gòu)建網(wǎng)... 

【文章頁(yè)數(shù)】：115 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：博士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 研究背景與意義
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 威脅情報(bào)發(fā)展現(xiàn)狀
        1.2.2 知識(shí)圖譜發(fā)展現(xiàn)狀
        1.2.3 威脅語(yǔ)義建模研究現(xiàn)狀
    1.3 研究?jī)?nèi)容
        1.3.1 面向威脅情報(bào)的知識(shí)圖譜研究框架
        1.3.2 本文研究?jī)?nèi)容
    1.4 論文組織結(jié)構(gòu)
第二章 基于多特征融合的威脅情報(bào)實(shí)體抽取方法
    2.1 引言
    2.2 相關(guān)工作
    2.3 方法描述
        2.3.1 模型架構(gòu)
        2.3.2 輸入特征表示層
        2.3.3 Bi LSTM特征編碼層
        2.3.4 自注意力機(jī)制
        2.3.5 實(shí)體邊界特征獲取
        2.3.6 實(shí)體上下文特征獲取
        2.3.7 LSTM解碼層
    2.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
        2.4.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)置
        2.4.2 結(jié)果對(duì)比與分析
    2.5 小結(jié)
第三章 基于語(yǔ)義特征增強(qiáng)的威脅情報(bào)實(shí)體關(guān)系抽取方法
    3.1 引言
    3.2 相關(guān)工作
    3.3 方法描述
        3.3.1 模型整體架構(gòu)
        3.3.2 輸入特征表示層
        3.3.3 BiGRU全局語(yǔ)義特征抽取
        3.3.4 DGRU局部語(yǔ)義特征抽取
        3.3.5 基于語(yǔ)義特征融合的依存注意力
        3.3.6 基于對(duì)抗學(xué)習(xí)的語(yǔ)義特征增強(qiáng)
    3.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
        3.4.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)置
        3.4.2 結(jié)果對(duì)比分析
    3.5 小結(jié)
第四章 融合對(duì)抗主動(dòng)學(xué)習(xí)的威脅情報(bào)知識(shí)三元組抽取方法
    4.1 引言
    4.2 相關(guān)工作
    4.3 方法描述
        4.3.1 模型架構(gòu)
        4.3.2 標(biāo)注策略及匹配規(guī)則
        4.3.3 表示層和Bi LSTM特征編碼層
        4.3.4 動(dòng)態(tài)注意力機(jī)制
        4.3.5 LSTM解碼層
        4.3.6 對(duì)抗主動(dòng)學(xué)習(xí)
    4.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
        4.4.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)置
        4.4.2 序列標(biāo)注模型性能對(duì)比實(shí)驗(yàn)
        4.4.3 三元組抽取方法對(duì)比
        4.4.4 三元組抽取實(shí)例分析
        4.4.5 對(duì)抗主動(dòng)學(xué)習(xí)算法性能評(píng)估
    4.5 小結(jié)
第五章 基于混合強(qiáng)化學(xué)習(xí)和圖卷積網(wǎng)絡(luò)的威脅知識(shí)推理方法
    5.1 引言
    5.2 相關(guān)工作
    5.3 方法描述
        5.3.1 模型架構(gòu)
        5.3.2 強(qiáng)化學(xué)習(xí)推理
        5.3.3 圖卷積網(wǎng)絡(luò)推理
        5.3.4 對(duì)抗學(xué)習(xí)過(guò)程
    5.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
        5.4.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)置
        5.4.2 結(jié)果對(duì)比分析
    5.5 小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
    6.1 總結(jié)
    6.2 展望
致謝
參考文獻(xiàn)
作者簡(jiǎn)歷


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[10]知識(shí)圖譜研究綜述及其在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用[J]. 侯夢(mèng)薇,衛(wèi)榮,陸亮,蘭欣,蔡宏偉.  計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展. 2018(12)

碩士論文
[1]疾病名稱(chēng)識(shí)別和規(guī)范化[D]. 何云琪.蘇州大學(xué) 2019



本文編號(hào)：3727782