公开(公告)号：CN119945798A

公开(公告)日：2025-05-06

申请号：CN202510398821.3

申请日：2025-04-01

Applicant: 鹏城实验室

Inventor： 曾丽仪 ,  顾钊铨 ,  胡宇翔 ,  李仕铸 ,  廖文豪 ,  景晓 ,  向夏雨 ,  罗翠 ,  周琥晨 ,  李海

IPC: H04L9/40

Abstract: 本申请实施例提供了一种基于溯源图匹配的威胁事件检测方法、装置、设备及介质。方法包括：获取查询图和溯源图；将查询图和溯源图输入至目标模型，得到查询图对应的第一节点嵌入矩阵，及溯源图对应的第二节点嵌入矩阵；通过目标模型，对目标函数进行同构距离最小化计算，得到第一节点嵌入矩阵与第二节点嵌入矩阵之间的目标置换矩阵；通过目标置换矩阵，将第二节点嵌入矩阵置换为目标节点嵌入矩阵，并确定目标节点嵌入矩阵与第一节点嵌入矩阵之间的目标同构距离；当目标同构距离小于预设预警距离阈值时，基于目标节点嵌入矩阵与第二节点嵌入矩阵之间的元素位置对齐关系，输出威胁事件检测结果。以此，能够提高对威胁事件检测的准确性。

公开(公告)号：CN116545779B

公开(公告)日：2023-10-03

申请号：CN202310823366.8

申请日：2023-07-06

Applicant: 鹏城实验室

Inventor： 王海燕 ,  杨伟民 ,  顾钊铨 ,  鲍俊池 ,  周可 ,  廖文豪 ,  罗富财 ,  闫昊

IPC: H04L9/40 ,  H04L41/142 ,  H04L41/16 ,  G06F40/295 ,  G06F18/214 ,  G06F18/241

Abstract: 本申请实施例提供网络安全命名实体识别方法、装置、设备和存储介质，涉及网络安全技术领域。该方法利用标注样本同时输入原型网络模型、预训练模型和自训练模型，得到三个输出值输入相关性编码模型得到预测输出值，再根据预测输出值对命名实体识别网络进行训练，然后利用半监督的方式结合命名实体识别网络对未标注样本进行标注，更新标注样本集合后继续训练命名实体识别网络，直至训练完成，利用训练后的命名实体识别网络进行命名实体识别。本申请实施例通过半监督的学习方式对未标注样本进行标注，扩充样本集合，提高命名实体识别网络的训练精度，从而提升命名实体识别网络的识别准确率，能够更好地适应网络安全中小样本的命名实体识别场景。

公开(公告)号：CN116545779A

公开(公告)日：2023-08-04

申请号：CN202310823366.8

申请日：2023-07-06

Applicant: 鹏城实验室

Inventor： 王海燕 ,  杨伟民 ,  顾钊铨 ,  鲍俊池 ,  周可 ,  廖文豪 ,  罗富财 ,  闫昊

IPC: H04L9/40 ,  H04L41/142 ,  H04L41/16 ,  G06F40/295 ,  G06F18/214 ,  G06F18/241

Abstract: 本申请实施例提供网络安全命名实体识别方法、装置、设备和存储介质，涉及网络安全技术领域。该方法利用标注样本同时输入原型网络模型、预训练模型和自训练模型，得到三个输出值输入相关性编码模型得到预测输出值，再根据预测输出值对命名实体识别网络进行训练，然后利用半监督的方式结合命名实体识别网络对未标注样本进行标注，更新标注样本集合后继续训练命名实体识别网络，直至训练完成，利用训练后的命名实体识别网络进行命名实体识别。本申请实施例通过半监督的学习方式对未标注样本进行标注，扩充样本集合，提高命名实体识别网络的训练精度，从而提升命名实体识别网络的识别准确率，能够更好地适应网络安全中小样本的命名实体识别场景。