为高效地自动挖掘开源异构大数据中的威胁情报实体和关系,提出一种威胁情报实体关系抽取(TIERE)方法。首先,通过分析开源网络安全报告的特点,研究并提出一种数据预处理方法;然后,针对网络安全领域文本复杂度高、标准数据样本集少的问题...为高效地自动挖掘开源异构大数据中的威胁情报实体和关系,提出一种威胁情报实体关系抽取(TIERE)方法。首先,通过分析开源网络安全报告的特点,研究并提出一种数据预处理方法;然后,针对网络安全领域文本复杂度高、标准数据样本集少的问题,提出基于改进自举法的命名实体识别(NER-IBS)算法和基于语义角色标注的关系抽取(RE-SRL)算法。利用少量样本和规则构建初始种子,通过迭代训练挖掘非结构化文本中的实体,并通过构建语义角色的策略挖掘实体之间的关系。实验结果表明,在少样本网络安全信息抽取数据集上,NER-IBS算法的F1值为84%,与RDF-CRF(Regular expression and Dictionary combined with Feature templates as well as Conditional Random Field)算法相比提高了2个百分点,且RE-SRL算法对于无类别关系抽取的F1值为94%,说明TIERE方法具有高效的实体关系抽取能力。展开更多
文摘为高效地自动挖掘开源异构大数据中的威胁情报实体和关系,提出一种威胁情报实体关系抽取(TIERE)方法。首先,通过分析开源网络安全报告的特点,研究并提出一种数据预处理方法;然后,针对网络安全领域文本复杂度高、标准数据样本集少的问题,提出基于改进自举法的命名实体识别(NER-IBS)算法和基于语义角色标注的关系抽取(RE-SRL)算法。利用少量样本和规则构建初始种子,通过迭代训练挖掘非结构化文本中的实体,并通过构建语义角色的策略挖掘实体之间的关系。实验结果表明,在少样本网络安全信息抽取数据集上,NER-IBS算法的F1值为84%,与RDF-CRF(Regular expression and Dictionary combined with Feature templates as well as Conditional Random Field)算法相比提高了2个百分点,且RE-SRL算法对于无类别关系抽取的F1值为94%,说明TIERE方法具有高效的实体关系抽取能力。
