发明专利已授权

一种基于深度学习与自然语言处理的网络威胁情报分析攻击场景图(ASG)生成方法

📄 申请号：CN202510075795.0 📄 发布日：2026/07/20

著录项目信息

申请日

2025-01-17

公开号

CN119966695B

公开日

2026-01-06

申请人

重庆邮电大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

H04L9_40

IPC 分类号

H04L9_40 , G10L15_18 , G10L15_183 , G10L15_26 ,

技术画像

所属领域

深度学习深度学习自然语言处理网络威胁情报分析

应用场景

网络安全防护, 威胁检测与响应, 安全运营中心, 入侵检测, 安全态势感知

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摘要

本发明公开了一种基于深度学习与自然语言处理的网络威胁情报分析攻击场景图(ASG)生成方法。该方法结合深度学习模型与自然语言处理技术，提升了攻击场景图生成的效率和准确性。步骤包括：采集网络威胁情报并利用改进的BERT‑BiLSTM‑CRF模型进行实体识别，结合正则表达式识别威胁攻击实体；采用CR‑M‑SpanBERT模型进行核心指代解析，捕获实体间的语义上下文依赖关系；使用依存解析技术提取文本的双向上下文语义依赖关系，并结合RoBERTa‑BiGRU生成嵌入表示；最终，基于BERT‑RE模型提取三元组信息，生成攻击场景图。本发明提高了复杂网络威胁情报数据的处理能力，具有较强的鲁棒性和适应性，特别适用于多模态威胁情报。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

基于图正则增量非负矩阵分解的采矿场景异常检测方法

当前第 / 件

一种面向EDR的溯源模型及其行为链条保存机制

同领域国内专利 · IPC: (H04L9_40)

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议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：17 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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