[发明专利]一种从非结构化数据中提取网络安全新词的方法有效
申请号: | 202010353099.9 | 申请日: | 2020-04-29 |
公开(公告)号: | CN111538893B | 公开(公告)日: | 2021-01-05 |
发明(设计)人: | 黄诚;李滢;程嘉兴 | 申请(专利权)人: | 四川大学 |
主分类号: | G06F16/9532 | 分类号: | G06F16/9532;G06F16/332;G06F40/279;G06N3/04;G06N3/08 |
代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
地址: | 610065 四川*** | 国省代码: | 四川;51 |
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摘要: | 地下黑客社区作为黑客的在线社交平台,是黑客们进行交流和传播黑客技术和工具的重要场所。在这些社区中,许多最新的信息直接或间接影响网络攻击,从而威胁到企业或个人的资产。因此,诸如黑客论坛之类的社交媒体对网络安全领域具有重大影响。而从黑客社区(例如新兴的黑客团体和黑客工具)自动识别相关词和新词的成功率较低。本发明基于自然语言处理技术,通过对词汇本身的特征提取以及上下文进行分析,提出了一种从非结构化数据中提取网络安全新词的方法。该方法结合词性、单词特征、字符特征以及词汇相似度,利用卷积神经网络提取单词中的字符特征,使用双向长短期记忆神经网络构成框架,并结合词库和谷歌趋势综合判断以提取新词。 | ||
搜索关键词: | 一种 结构 数据 提取 网络安全 新词 方法 | ||
【主权项】:
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