[发明专利]面向非结构化数据的威胁情报实体关系抽取方法在审

专利信息
申请号: 202310323400.5 申请日: 2023-03-29
公开(公告)号: CN116450844A 公开(公告)日: 2023-07-18
发明(设计)人: 袁陈翔;朱小龙 申请(专利权)人: 江苏大学
主分类号: G06F16/36 分类号: G06F16/36;G06F40/295;G06N3/0455;G06N3/0442;G06N3/047;G06N3/048;G06N3/082;G06F16/35;G06N5/022
代理公司: 南京智造力知识产权代理有限公司 32382 代理人: 汪芬
地址: 212013 江*** 国省代码: 江苏;32
权利要求书: 暂无信息 说明书: 暂无信息
摘要: 发明涉及威胁情报命名实体识别领域,具体涉及一种面向非结构化数据的威胁情报实体关系抽取方法,基于数据增强和BERT的威胁情报命名实体识别方法和融合多元实体信息的威胁情报实体关系抽取方法来对非结构化文本中的网络威胁情报实体关系进行准确抽取。本发明通过增加漏洞、域名、IP的实体数量,增加攻击组织和恶意软件实体的样本多样性,寻找包含待增强类型实体的句子作为模板句子,将知识库中同类型实体填入模板句子生成新的包含特定类型实体的句子,将新生成的句子加入训练集以实现数据增强从而提升语义准确性。本发明将实体语义信息和实体边界信息进行融合,将实体类型信息添加到BERT句向量中以帮助模型更好地进行关系分类。
搜索关键词: 面向 结构 数据 威胁 情报 实体 关系 抽取 方法
【主权项】:
暂无信息
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