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申请/专利权人：南京大学
申请日：2024-01-19
公开（公告）日：2024-07-05
公开（公告）号：CN118300809A
主分类号：H04L9/40
分类号：H04L9/40;G06F40/284;G06N3/0464;G06F16/36;G06F40/295
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.07.23#实质审查的生效;2024.07.05#公开
摘要：本发明提出一种基于层次感知的网络安全情报映射系统及其方法，系统包括：数据增强模块、实体抽取模块、文本编码模块、标签编码模块、联合学习模块、层次感知映射学习模块。本发明设计了神经网络编码模块对文本进行特征提取，并利用图卷积网络建模分类层级结构。然后采用树形CRF模型捕获文本与不同分类目标的依赖关系，将文本和目标统一嵌入到同一空间学习表示。通过这种联合学习，模型可以利用分类体系提供的上下文关系指导学习难分示例，从而提高分类效果。该框架支持新样本分类和分类体系动态更新，实现利用分类知识自动优化文本分类。
主权项：1.一种基于层次感知的网络安全情报映射系统，其特征在于，包括：数据增强模块、实体抽取模块、文本编码模块、标签编码模块、联合学习模块、层次感知映射学习模块；所述数据增强模块用于使用示范示例调动大规模语言模型生成新样本，经批评者模型筛选样本质量后进行数据增强；所述实体抽取模块用于利用正则表达式和命名实体识别技术从情报文本中提取关键实体，提升情报内容表征质量；所述文本编码模块用于使用语言模型提取文本特征；所述标签编码模块用于构建标签树，利用图卷积网络编码标签语义；所述联合学习模块将情报与手段投影到同一空间实现配对；所述层次感知映射学习模块用于学习文本与正确标签的联合表示，引入惩罚因子建模文本与不同错误标签间的语义关系。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京大学 一种基于层次感知的网络安全情报映射系统及其方法
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