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鹏城实验室;四川亿览态势科技有限公司;电子科技大学(深圳)高等研究院顾钊铨获国家专利权

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龙图腾网获悉鹏城实验室;四川亿览态势科技有限公司;电子科技大学(深圳)高等研究院申请的专利网络安全知识图谱的嵌入方法、装置及介质获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN116702893B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202310518784.6,技术领域涉及:G06N5/02;该发明授权网络安全知识图谱的嵌入方法、装置及介质是由顾钊铨;贾焰;赵昂霄;方滨兴;李润恒;谢禹舜;龙宇;魏松漩;周可设计研发完成,并于2023-05-09向国家知识产权局提交的专利申请。

网络安全知识图谱的嵌入方法、装置及介质在说明书摘要公布了:本申请公开了网络安全知识图谱的嵌入方法、装置及介质,方法包括:构建知识图谱嵌入模型的训练集;将训练集中的实体初始化为知识图谱嵌入模型的嵌入层实体向量,并将空间信息和时间信息分层嵌入到嵌入层实体向量;获取正样本并对正样本进行负采样操作,得到负样本;构建交叉熵损失函数,通过正样本和负样本对知识图谱嵌入模型进行训练;计算知识图谱嵌入模型的平均倒数排名,选取平均倒数排名中分数最高的知识图谱嵌入模型作为目标模型;根据链接预测对目标模型进行测试评估以确定目标模型的效能。在本发明实施例中,能够将网络安全知识的时间信息和空间信息映射到嵌入层,实现具有时空特性的网络安全知识在嵌入层的表示。

本发明授权网络安全知识图谱的嵌入方法、装置及介质在权利要求书中公布了:1.一种网络安全知识图谱的嵌入方法,其特征在于,包括: 构建知识图谱嵌入模型的训练集,所述训练集中的每个安全知识样本包括头实体、关系、尾实体、表征网络地址的空间信息和与所述空间信息对应的时间信息; 将所述训练集中的实体初始化为所述知识图谱嵌入模型的嵌入层实体向量,并将所述空间信息和所述时间信息分层嵌入到所述嵌入层实体向量; 从所述训练集中获取小批量的正样本,并对所述正样本进行负采样操作,得到负样本; 根据所述知识图谱嵌入模型的打分函数构建交叉熵损失函数,并通过所述正样本和所述负样本对所述知识图谱嵌入模型进行预设总轮数H的训练,其中,每隔g轮训练对当前训练得到的知识图谱嵌入模型进行一次保存,H和g均为正整数且H是g的整数倍; 计算保存得到的所述知识图谱嵌入模型的平均倒数排名,选取平均倒数排名中分数最高的知识图谱嵌入模型作为目标模型; 根据链接预测对所述目标模型进行测试评估以确定所述目标模型的效能; 所述嵌入层实体向量包括d个维度,d为正整数;所述空间信息包括源地址信息和目的地址信息;所述将所述空间信息和所述时间信息分层嵌入到所述嵌入层实体向量,包括: 在所述嵌入层实体向量的前md个维度嵌入所述源地址信息,在所述嵌入层实体向量的后md个维度嵌入所述目的地址信息,在所述嵌入层实体向量的第pd个维度到第qd个维度嵌入所述时间信息;其中,m、p和q均大于0且小于1,md、pd和qd均为正整数,md小于等于pd,pd小于等于qd; 所述嵌入层实体向量表示为下式: 其中,为嵌入层实体向量,为当前维度,为所述空间信息,为所述源地址信息,为所述目的地址信息,为所述时间信息,为维度n的实体向量,分别为空间激活函数和时间激活函数,分别为空间权重参数和时间权重参数。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术,可联系本专利的申请人或专利权人鹏城实验室;四川亿览态势科技有限公司;电子科技大学(深圳)高等研究院,其通讯地址为:518000 广东省深圳市南山区兴科一街2号;或者联系龙图腾网官方客服,联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。

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