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申请/专利权人：电子科技大学
摘要：本发明公开了一种基于异构图神经网络的威胁杀伤链提取方法，方法包括：训练样本标注；实体提取，从网络攻击报告中提取出安全实体；关系三元组提取，从报告中提取出安全实体之间的关系；建立威胁知识图，将从报告中提取的边和实体组成的三元组建立为异构图；模型训练，将图多分类任务作为目标训练异构图神经网络。每个训练样本图是报告中包含的实体和边的组成的子图，将该子图分类至一个或多个杀伤链阶段；杀伤链提取，提取测试集中的报告中的杀伤链。本方案可以从非结构化文本中自动提取出相关杀伤链，使用户避免了手动分析和提取的繁琐，减轻安全运营人员的压力。
主权项：1.一种基于异构图神经网络的威胁杀伤链提取方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：训练样本标注，标注训练安全报告中的实体类型和关系三元组类型，以及关系三元组中的首尾实体的相对位置关系；步骤S2：实体提取，使用预训练语言模型从训练安全报告中提取实体，并生成每个实体的特征向量；步骤S3：关系三元组提取，使用全连接层来判断步骤S2中得到的实体间是否存在关系；步骤S4：建立威胁知识图，将从训练样本中的所有训练安全报告中提取到的关系三元组组织成异构图的形式，建立威胁知识图；步骤S5：模型训练，将杀伤链提取任务转化为多分类任务，以子图多分类任务来训练图神经网络模型；步骤S6：威胁杀伤链提取，将测试集中的训练安全报告依次执行步骤S2和步骤3，将结果加入步骤S4中进行更新并建立威胁知识图，再执行步骤S5，生成该训练安全报告中涉及的杀伤链。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 电子科技大学 一种基于异构图神经网络的威胁杀伤链提取方法
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