[发明专利]面向网络安全空间知识图谱的构建方法

说明书

本发明公开了面向网络安全空间知识图谱的构建方法，包括，获取并处理待处理数据，得到三元组实例数据；其中，对所述待处理数据中的结构化数据进行爬取处理，对所述待处理数据中的非结构化数据进行自然语言处理；根据所述三元组实例数据，使用Protégé构建网络安全OWL本体；并通过分治复制的实例匹配法，得到实例融合后的网络安全OWL本体，形成网络安全空间知识图谱，并实现网络安全空间知识图谱的推理。一方面以结构化数据和非结构化数据为区分，分别确定数据源，一定程度上提高了数据处理的效率；另一方面使用Protégé构建网络安全OWL本体，使得形成的网络安全OWL本体的语义更加的丰富。

技术领域

本发明涉及面向网络安全空间知识图谱的构建方法，属于知识图谱技术领域。

背景技术

近年来网络攻击发生频繁，攻击手段多样，为网络安全保障带来了严峻的挑战。互联网中存在大量的网络安全相关的数据，例如防火墙、入侵检测系统等监测到的网络安全告警数据、网络安全研究机构或厂商建立的漏洞信息库，以及互联网安全论坛和厂商发布的安全通告等。其数据存在海量化，离散化，碎片化以及关系隐蔽化的特点，如何及时，精准地对海量数据进行分析处理，提取关键要素和关联关系，形成安全情报，网络空间安全态势感知等安全防御策略是重中之重。

对于一些落地项目的知识图谱专家系统，大多采用图数据库，如Neo4j或Nebulagraph，来构建图数据。Neo4j社区版支持节点数量和并发量远远达不到生产需求。专业版则需求支付昂贵的费用。另一方面，对于Neo4j和Nebula graph的数据建模都比较单一，仅仅满足标签下的实体-关系-标签下的实体。且经过复杂的图书库查询语句来虽然能满足复杂的业务需求，但是执行效率低。

公开于该背景技术部分的信息仅仅旨在增加对本发明的总体背景的理解，而不应当被视为承认或以任何形式暗示该信息构成已为本领域普通技术人员所公知的现有技术。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术中的不足，提供面向网络安全空间知识图谱的构建方法，一方面以结构化数据和非结构化数据为区分，分别确定数据源，一定程度上提高了数据处理的效率；另一方面使用Protégé构建网络安全OWL本体，使得形成的网络安全OWL本体的语义更加的丰富。

为达到上述目的，本发明是采用下述技术方案实现的：

本发明公开了面向网络安全空间知识图谱的构建方法，包括，

获取并处理待处理数据，得到三元组实例数据；其中，对所述待处理数据中的结构化数据进行爬取处理，对所述待处理数据中的非结构化数据进行自然语言处理；

根据所述三元组实例数据，使用Protégé构建网络安全OWL本体；并通过分治复制的实例匹配法，得到实例融合后的网络安全OWL本体，形成网络安全空间知识图谱，并实现网络安全空间知识图谱的推理。

进一步的，所述网络安全空间知识图谱的推理，包括，

构建通用场景的推理规则；

使用Pellet推理机，根据业务需求加载所述推理规则和实例融合后的网络安全OWL本体，实现网络安全空间知识图谱的推理。

进一步的，所述推理规则以字符串的形式写进MySQL数据库中的RuleMapper类，并在所述RuleMapper类中开发插入insert接口和查询select接口。

进一步的，所述爬取处理包括爬取阿里云漏洞库，国家信息安全漏洞库和绿盟漏洞库。

进一步的，所述自然语言处理包括实体抽取，实体消歧义和关系抽取。

进一步的，所述构建网络安全OWL本体包括如下步骤：

根据所述三元组实例数据，进行类的层级和关系以及关系属性的构建，