论文摘要
针对未来空管系统向网络化方向发展过程中存在的网络安全数据组织形式关联性不强以及融合度偏低等问题,提出了一种基于知识图谱的网络安全数据组织方法。通过专家经验构建网络安全基本知识库、制订特征模板及引入Bert模型训练字向量等步骤,以双向长短时记忆网络(BiLSTM)模型为基础,结合条件随机场(CRF)算法完成实体识别和关系抽取。最后,选取不同命名实体的18 921条语料进行验证。试验结果表明,依照评价指标,该方法模型在准确率、召回率和F1值等方面均明显优于其他模型,实体识别F1值达89.66%,关系抽取F1值超出支持向量机(SVM)模型近10%,均体现出较优的数据组织效果。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 张阳,王佳贺,魏凡翔,魏松杰
关键词: 网络安全数据,知识图谱,特征模板,双向长短时记忆网络,条件随机场,数据组织
来源: 指挥信息系统与技术 2019年06期
年度: 2019
分类: 信息科技
专业: 互联网技术
单位: 空中交通管理系统与技术国家重点实验室,南京理工大学计算机科学与工程学院
基金: 国家自然科学基金面上(61472189),空中交通管理系统与技术国家重点实验室开放基金(SKLATM201703)资助项目
分类号: TP393.08
DOI: 10.15908/j.cnki.cist.2019.06.005
页码: 25-31
总页数: 7
文件大小: 1344K
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