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龙图腾网获悉中国民航大学申请的专利一种面向网络安全文本的无触发词事件检测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119415701B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411549701.0，技术领域涉及：G06F16/353；该发明授权一种面向网络安全文本的无触发词事件检测方法是由杨宏宇;张贺怡;杜路平;谢丽霞设计研发完成，并于2024-11-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向网络安全文本的无触发词事件检测方法在说明书摘要公布了：一种面向网络安全文本的无触发词事件检测方法。其包括进行数据预处理；提取文本语义特征；提取句法特征；计算句法特征；检测网络安全事件等步骤。本发明的有益效果是：旨在解决网络安全领域中的事件检测任务的相关问题，可在不借助触发词的基础上，识别出包含有预定义网络安全事件类型的语句，不仅可以帮助理解网络威胁相关文本的主要内容，还能为后续的信息抽取等任务提供基础方法和技术支持。

本发明授权一种面向网络安全文本的无触发词事件检测方法在权利要求书中公布了：1.一种面向网络安全文本的无触发词事件检测方法，其特征在于：所述面向网络安全文本的无触发词事件检测方法包括按顺序进行的下列步骤： 1进行数据预处理的S1阶段：获取待检测的语句，然后将语句与每种预定义类型对应的网络安全事件描述语句进行拼接而形成一个实例文本，之后根据语句是否包含该预定义类型的网络安全事件对实例文本进行标记，获得带有标记的实例文本； 2提取文本语义特征的S2阶段：将上述带有标记的实例文本作为EDWTS模型的输入，利用EDWTS模型中的SecureBERT预训练模型提取出实例文本中网络安全领域的文本语义特征，并获得实例文本的词向量表示； 3提取句法特征的S3阶段：分析上述实例文本中每一条语句的句法结构，获得相应的句法依存信息，然后生成语句的句法依存树并用邻接矩阵进行表示； 4计算句法特征的S4阶段：根据步骤2获得的词向量表示和步骤3获取的邻接矩阵，利用图卷积网络获得实例文本的语句最终向量表示； 5检测网络安全事件的S5阶段：将步骤4获得的语句最终向量表示输入EDWTS模型中的二分类事件检测器进行检测，以确定实例文本中是否包含预定义类型的网络安全事件，从而实现对网络安全文本的事件检测； 在步骤4中，所述计算句法特征的具体方法如下： Ⅰ使用步骤3获得的句法依存图的邻接矩阵来定义图卷积网络的传播机制； 以步骤2中获得的词向量表示作为图卷积网络的初始节点特征来初始化节点特征矩阵Hl； Ⅱ在经过l层图卷积网络传播后，得到每个节点的最终特征表示Hl，然后使用最大池化操作聚合所有节点的最终特征表示，从每个节点的最终特征表示中选取最大值生成实例文本的语句最终向量表示hf。

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