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威脅情報(bào)分析可為網(wǎng)絡(luò)攻防提供有效的攻防信息，而細(xì)粒度的挖掘即網(wǎng)絡(luò)威脅情報(bào)數(shù)據(jù)中的安全實(shí)體及實(shí)體間的關(guān)系，是網(wǎng)絡(luò)威脅情報(bào)分析研究的熱點(diǎn)。傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，在被應(yīng)用到大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)威脅情報(bào)數(shù)據(jù)分析中時(shí)，面臨著稀疏、高維等問題，進(jìn)而難以有效地捕獲網(wǎng)絡(luò)信息。為此，針對(duì)網(wǎng)絡(luò)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(wǎng)絡(luò)表示學(xué)習(xí)算法——HSEN2vec。該算法旨在最大限度地捕獲異構(gòu)安全實(shí)體網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和語義信息，并從中獲得安全實(shí)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(shí)體網(wǎng)絡(luò)的結(jié)枃信息，隨后通過 Skip-gram模型建模，并通過負(fù)采樣技術(shù)進(jìn)行有效預(yù)測(cè)進(jìn)而得到最終的向量表示。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在囯家安全漏洞數(shù)據(jù)上，與其他方法相比，利用所提算法進(jìn)行漏洞分類的準(zhǔn)確率等評(píng)價(jià)指標(biāo)有所提升。
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