[发明专利]网络信息安全的知识图谱的生成方法、设备和存储介质

说明书

本公开提供了网络信息安全的知识图谱的生成方法、设备和计算机可读存储介质。所述方法包括：获取原始网络安全数据，所述网络安全数据为描述网络信息安全的初始信息；利用网络安全数据模型对所述原始网络安全数据进行处理，生成实体关系组，所述实体关系组包括从所述原始网络安全数据中提取出网络安全实体、所述网络安全实体的属性以及所述网络安全实体间的关联关系；对所述实体关系组进行融合，生成网络信息安全的知识图谱。以此方式生成的知识图谱，可以实现在交换时更好的互相兼容，同时能够使用通用信息处理技术对自然语言描述的信息进行分析处理。

技术领域

本公开的实施例一般涉及信息安全领域，并且更具体地，涉及网络信息安全的知识图谱的生成方法、设备和存储介质。

背景技术

随着网络的广泛应用，各领域的网络数据正在处于飞速增长中。如何更方便地在海量的网络数据中获取有价值的数据和信息，已成为各领域人员都需要面对的问题。例如，在网络安全领域中，技术人员往往需要利用网络安全相关的网络数据来查找针对特定的漏洞或弱点的应对策略。尤其是，在网络安全相关的信息对象之间的关系中，往往也存在技术人员需要了解的信息。

网络安全信息是网络攻防中的重要数据，这些数据包括软硬件参数、网络配置、日志、用户信息等。在当前的网络信息管理中，重要的威胁信息基本都是以数据库技术进行存储，以固定的数据处理模型进行分析提取，以人为定义的方式进行描述和交换。申请人在实现本公开技术方案的工程中发现现有的网络信息管理存在以下问题：结构固定无法满足通用的自然语言描述的信息分析；固定的格式导致交换时无法互相兼容；无法使用通用信息处理技术，从而降低了网络安全信息数据库的通用性和广泛性。

发明内容

根据本公开的实施例，提供了一种满足提高网络安全信息数据库的通用性和广泛性的需求的方案。

在本公开的第一方面，提供了一种网络信息安全的知识图谱的生成方法，包括：

获取原始网络安全数据，所述网络安全数据为描述网络信息安全的初始信息；

利用网络安全数据模型对所述原始网络安全数据进行处理，生成实体关系组，所述实体关系组包括从所述原始网络安全数据中提取出网络安全实体、所述网络安全实体的属性以及所述网络安全实体间的关联关系；

对所述实体关系组进行融合，生成网络信息安全的知识图谱。

如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述原始网络安全数据包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，所述利用网络安全数据模型对所述原始网络安全数据进行处理，包括：

利用网络安全数据模型对所述原始网络安全数据中的半结构化数据和非结构化数据进行处理。

如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述网络安全数据模型通过以下方式训练得到：

以大量原始网络安全数据作为训练样本，标识出所述训练样本的网络安全实体、所述网络安全实体的属性以及所述网络安全实体间的关联关系；

然后将所述训练样本输入到预先建立的神经网络模型，对所述训练样本进行学习，输出训练样本中的网络安全实体、所述网络安全实体的属性以及所述网络安全实体间的关联关系，当输出结果与标识结果的相似度大于预设阈值时，对神经网络的模型的参数进行修正；

重复上述过程，直到当输出结果与标识结果的相似度小于所述预设阈值。

如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，还包括：

对所述原始网络安全数据进行结构化识别，将所述原始网络安全数据划分为结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。

如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述对所述实体关系组进行融合，生成网络信息安全的知识图谱，包括：