[发明专利]一种工业信息安全知识图谱构建方法和系统

说明书

本发明涉及工业信息安全领域，公开了一种工业信息安全知识图谱构建方法和系统，信息的采集与整理，通过爬虫方式，对信息进行采集和整理；知识抽取，对采集和整理后的数据进行抽取，知识抽取包括实体抽取、关系抽取和工业信息安全事件抽取；知识对齐，通过对抽取后的知识进行对齐；构建知识图谱，将对齐后的知识存入数据库中构建知识图谱。利用基于词向量的卷积神经网络进行关系抽取，对工业信息安全事件进行抽取，最后构建工业信息安全的知识图谱，实现工业信息多源大数据的融合；为工业信息安全行业领域提供一个大数据整合的方法，便于更加高效且直观地进行工业信息安全信息的检索与查询。

技术领域

本发明涉及工业信息安全领域，尤其涉及了一种工业信息安全知识图谱构建方法和系统。

背景技术

近年来，随着大数据分析技术和自然语言处理的快速发展，知识图谱的构建技术也随之得到了快速的发展。

通过构建工业信息安全领域的知识图谱，可以将工业信息安全大数据进行融合，消除数据孤岛，将工控设备、厂商、漏洞、脚本等多项实体进行有机的结合。

现有技术中构建的工业信息安全知识图谱，其构建方式繁琐，不能够高效直观的进行工业信息安全信息的检索与查询。

专利标题：基于工业领域构建知识图谱的方法、装置及存储介质，申请号：CN201910185451.X，申请日：2019-03-12的专利申请中记载一种基于工业领域构建知识图谱的方法、装置及存储介质。其中该方法，包括：获取与工业领域相关的文本信息；基于预设的深度置信网络，识别所述文本信息中包含的命名实体，其中所述命名实体用于指示所述文本信息中包含的以名称为标识的实体；基于所述预设的深度置信网络，识别所述命名实体之间的命名实体关系；以及根据所述命名实体以及所述命名实体关系，构建基于工业领域的知识图谱。达到了基于工业领域的非结构化的文本信息，利用深度置信网络，有效的进行命名实体以及命名实体关系的识别，从而构建出适用于工业领域的知识

图谱。

现有技术中，构建的工业信息安全知识图谱，其构建方式繁琐，不能够高效直观的进行工业信息安全信息的检索与查询。

发明内容

本发明针对现有技术中构建的工业信息安全知识图谱，其构建方式繁琐，不能够高效直观的进行工业信息安全信息的检索与查询的问题，提供了一种工业信息安全知识图谱构建方法和系统。

为了解决上述技术问题，本发明通过下述技术方案得以解决：

一种工业信息安全知识图谱构建方法，包括如下步骤：

信息的采集与整理，通过爬虫方式，对信息进行采集和整理；信息包括工控设备数据、工业信息安全漏洞数据、攻击较低数据、工业信息安全数据和建立工业信息安全相关的数据；

知识抽取，对采集和整理后的数据进行抽取，知识抽取包括实体抽取、关系抽取和工业信息安全事件抽取；

知识对齐，通过对抽取后的知识进行对齐；

构建知识图谱，将对齐后的知识存入数据库中构建知识图谱。

作为优选，实体抽取包括结构化数据实体抽取和非结构化数据实体抽取；

结构化数据实体抽取通过正则匹配的方式进行实体的抽取；

非结构化数据实体抽取包括模板法和/或命名实体识别法的方式进行实体的抽取。

作为优选，模板法为通过词性分析和关系关键词匹配，从语句中抽取实体的方法。

作为优选，命名实体识别法包括：

通过Stanford的CoreNLP工具对英文文本进行处理，使用哈工大的LTP工具对中文文本进行处理，并对非结构化的设备文本、漏洞文本以及新闻文本等文本进行分词和人工标注；