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      電子發燒友網>電子資料下載>通信網絡>基于安全漏洞威脅模式的網絡表示學習算法

      基于安全漏洞威脅模式的網絡表示學習算法

      2021-05-31 | pdf | 3.33 MB | 次下載 | 免費

      資料介紹

      　　威脅情報分析可為網絡攻防提供有效的攻防信息，而細粒度的挖掘即網絡威脅情報數據中的安全實體及實體間的關系，是網絡威脅情報分析研究的熱點。傳統的機器學習算法，在被應用到大規模網絡威脅情報數據分析中時，面臨著稀疏、高維等問題，進而難以有效地捕獲網絡信息。為此，針對網絡安全漏洞的分類問題，文中提出了一種基于漏洞威脅模式的網絡表示學習算法——HSEN2vec。該算法旨在最大限度地捕獲異構安全實體網絡的結構和語義信息，并從中獲得安全實體的低維向量表示。該算法首先基于漏泂威脅模式獲取異枃安全實體網絡的結枃信息，隨后通過 Skip-gram模型建模，并通過負采樣技術進行有效預測進而得到最終的向量表示。實驗結果表明，在囯家安全漏洞數據上，與其他方法相比，利用所提算法進行漏洞分類的準確率等評價指標有所提升。

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