【摘 要】
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为快速高效地从各种来源的威胁情报和物联网设备采购文件中获取到结构化的漏洞和设备相关信息,在安全事件发生之前就对各类设备的漏洞进行分析,避免网络攻击造成的巨大损失。本论文基于各类威胁情报和物联网设备文本信息对实体识别和关系判别进行了研究并提出一系列改进方法:(1)针对威胁情报文本中英文混杂严重以及专业词汇生僻导致的实体识别困难问题,在Bi GRU-CRF模型的基础上提出一种融合边界特征以及膨胀卷积神
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为快速高效地从各种来源的威胁情报和物联网设备采购文件中获取到结构化的漏洞和设备相关信息,在安全事件发生之前就对各类设备的漏洞进行分析,避免网络攻击造成的巨大损失。本论文基于各类威胁情报和物联网设备文本信息对实体识别和关系判别进行了研究并提出一系列改进方法:(1)针对威胁情报文本中英文混杂严重以及专业词汇生僻导致的实体识别困难问题,在Bi GRU-CRF模型的基础上提出一种融合边界特征以及膨胀卷积神经网络(IDCNN)的威胁情报实体识别方法。该方法首先根据人工构造的规则词典将边界清晰的实体例如英文单词进行转化减少模型在处理较长文本时易造成信息的损失,通过IDCNN和双向门控循环单元(Bi-GRU)分别得到局部和上下文特征信息,在减少信息损失的前提下进一步提取了文本的局部和全局特征。通过在威胁情报语料库上进行实验,所提出的方法模型在相关评价指标上均优于其他模型,F值达到87.4%。(2)为了对威胁情报中实体间的关系进行分类,构建威胁情报知识库,在Bi GRU模型基础上融入注意力机制,构建BERT-Bi GRU-Attention关系抽取模型,对威胁情报中实体的关系进行判别。(3)为了从开放数据中识别物联网设备相关实体,提出了一种包含神经网络和模板的中文命名实体识别混合方法。通过BERT对输入的字符进行初始化操作,减少对外部数据集的依赖,然后将初始向量输入到多层Bi LSTM模型中,对每个字符的上下文表示进行编码,使用CRF层将分数分配给每个字符以进行实体注释,最后根据物联网设备的特点,构建词典和规则库对标注结果进行修正。通过在物联网设备采购数据集进行了相关实验,识别效果F值达到了88.9%。(4)为证明所提的方法模型在实际应用中的有效性,构建了物联网设备威胁情报信息抽取平台,通过对威胁情报和物联网设备采购信息进行信息抽取,根据物联网设备供应链对漏洞危害程度进行评估。
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