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申请/专利权人：中国科学院软件研究所
摘要：本发明公开了一种威胁数据的分类分级识别方法及系统，属于自然语言处理领域。本发明构建精细化的网络安全数据字典，对获取的网络流量数据进行词典的词语匹配确定命中文本，再通过Bert模型和相似度计算获取相似度最高的命中文本，然后将拼接特征经过信息融合和特征值指数运算确定类别，再然后经过特征提取并与观测属性匹配确定重要程度级别，最后经过敏感度分数计算确定具体的等级。本发明实现了对网络流量的威胁数据的特征精准刻画和精准分类分级。
主权项：1.一种威胁数据的分类分级识别方法，其特征在于，包括以下步骤：构建包含多个类别的网络安全数据字典，确定各类别的观测属性，并划分数据的重要程度级别和每个级别中的等级；获取网络流量数据并进行分词，得到输入文本；根据输入文本中的词语与网络安全数据字典中的词语的匹配程度，找出字典中的被匹配命中的词语，拼接组成多个命中文本；使用Bert模型将输入文本和命中文本转化为特征向量，找出与输入文本相似度最高的命中文本，再将输入文本与相似度最高的命中文本进行特征向量拼接；将拼接后的向量输入到全链接层进行信息融合，再通过Softmax层进行向量特征值的指数运算，再经过归一化，确定输入文本所属类别；对输入文本进行特征提取，根据提取的特征与所属类别的观测属性之间的包含关系或相似度大小确定输入文本的重要程度级别；根据提取的特征与网络安全数据字典中的数据的关系计算特征的敏感度得分，通过加权平均确定输入文本的总得分，根据总得分确定输入文本在级别中的等级。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国科学院软件研究所 一种威胁数据的分类分级识别方法及系统
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