文献类型：期刊文章

作　　者：王通[1] 艾中良[1] 张先国[1]

WANG Tong;AI Zhong-liang;ZHANG Xian-guo(Sixth System Department,Fifteenth Institute,China Electronics Technology Group Corporation,Beijing 100083,China)

机构地区：[1]中国电子科技集团公司第十五研究所系统六部,北京100083

出　　处：《计算机与现代化》

年　　份：2018

期　　号：12

起止页码：21-26

语　　种：中文

收录情况：IC、ZGKJHX、普通刊

摘　　要：随着网络威胁日益增多,威胁情报的知识图谱构建技术成为了网络安全领域的重要研究方向;然而,目前知识图谱构建技术对知识的获取缺乏快速性和准确性。针对这些问题,本文提出一种监督性的深度学习模型,对威胁情报的实体和实体关系进行自动化抽取,并通过图数据库进行知识图谱的可视化展示。实验结果表明,本文提出的基于深度学习模型对威胁情报实体和实体抽取的方法,在准确性上有着较大提高,为自动化构建威胁情报知识图谱提供有力的保障。

关 键 词：威胁情报  实体抽取  深度学习  知识图谱

分 类 号：TP393.08]