网络安全知识图谱构建关键技术研究

发布时间：2020-04-14 07:30

【摘要】：随着大数据技术的发展和网络环境的日趋复杂,网络空间中包含了大量有价值的网络威胁情报数据。如何从碎片化、海量化的威胁情报数据中挖掘出关联关系、攻击模式等是威胁情报分析研究的焦点,因此,基于网络安全知识图谱的威胁情报分析成为了研究热点。网络安全知识图谱可将海量的碎片化的多源异构威胁情报数据进行细粒度的深度关联分析和挖掘。网络安全知识图谱构建的基础就是信息抽取,本文重点研究海量网络安全文本数据中的网络安全实体识别和实体之间的关系抽取。首先,传统的命名实体识别方法难以识别网络安全领域中新的或中英文混合的安全实体,且提取的特征不充分,因此难以准确的识别网络安全实体。针对此问题,本文在神经网络模型CNN-BiLSTM-CRF的基础上,提出一种结合特征模板的网络安全实体识别方法,其利用人工特征模板提取局部上下文特征,进一步利用神经网络模型自动提取字符特征和文本全局特征。实验结果表明,在大规模网络安全数据集上,本文提出的网络安全实体识别方法与其它方法相比,相关评价指标优于其它方法,F值达到86%。其次,针对远程监督方法在构建语料过程中引入的噪声数据问题,本文在远程监督模型PCNN-ATT的基础之上,提出了一种ResPCNN-ATT的远程监督关系抽取方法,其利用PCNN提取语义特征,引入深度残差学习解决由于噪声数据引起的梯度消失问题,进一步利用多实例注意力机制计算实例与对应关系的相关性,以降低噪声数据的影响。实验结果表明,在NYT数据集和NSER数据集上,本文提出的方法与其它方法相比,关系抽取准确率优于其它方法。
【图文】：

练网络安全实体识别模型来抽取网络安全文本抽取的 6 类安全实体的词云图。看出网络相关术语在网络安全文本数据中出DDOS 和 0day 等网络相关术语。图 3.7 中也oYun-2015-144542，WooYun-2015-97677 等，此容易抽取。同时从图 3.7 可看出，本文对文识别并抽取，如北京、伦敦等。本文对中文组组织名的识别效果高，能够很明显看出图 3.7 数据中大部分软件名由英文构成，并且会大量现对软件名的准确抽取，图 3.7 中仅抽取了由于网络文本中人名安全实体比较少，因此

本文采用不同 3 种方式对 bag 中的信息进行处理，，分别是 AVE、ONE以及 ATT。AVE 就是将包中同对实体对的所有句子的权重都看做一样的，即1in ；ONE 表示取置信度最高的一个实例向量，从每个 bag 中找一个得分最高的句子来表示整个 bag。本文所有的模型都在 NYT 数据集和 NSER 数据集上进行训练(a)CNN-AVE/ONE/ATT 模型对比 (b)PCNN-AVE/ONE/ATT 模型对比
【学位授予单位】：贵州大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TP181;TP393.08

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本文编号：2627047