面向网络空间安全情报的知识图谱综述

随着网络空间安全情报在网络犯罪、网络战和网络反恐等领域的作用日益凸显,迫切需要对网络空间安全情报的基本理论和综合分析方法进行深入研究。当前,安全情报在实际应用中主要面临着数据类型多样、分布离散、内容不一致等问题,因此引入知识图谱技术框架,旨在利用知识图谱面向海量数据时信息收集及加工整合的思想,提高安全情报的收集效率、情报质量,同时拓展情报的使用范围。本文首先简要回顾安全情报和知识图谱的研究现状,同时介绍知识图谱在安全领域的应用。其次给出面向安全情报的知识图谱构建框架。然后介绍安全情报知识图谱构建的关键技术,包括信息抽取、本体构建和知识推理等。最后,对安全情报知识图谱发展面临的问题进行了讨论。     

基于环境信息融合的知识图谱构建方法

针对多源异构的环境数据难以利用的问题, 在通用知识图谱的基础上, 融合各类环境数据构建环境知识图谱. 首先利用网络爬虫等获取环境数据, 并进行数据预处理; 进而利用结构化数据转化、文本抽提以及数据融合等技术, 研究基于环境信息融合的知识图谱构建方法; 最后将生成的知识图谱存入图谱数据库,并搭建知识图谱应用平台, 提供递归查询功能, 实现环境知识图谱的可视化, 以期为相关人员提供有益参考.     

基于知识图谱的用户偏好神经建模框架

针对目前基于特征和基于路径的知识图谱感知推荐方法的不足,文中提出端到端的将知识图谱引入推荐系统的用户偏好神经建模框架(NUPM).该框架以用户在知识图谱中的历史访问项目为偏好起点,通过知识图谱中实体间的关系链接传播用户偏好,学习用户的潜在偏好,同时使用注意力网络融合各传播阶段偏好特征以构建最终的用户偏好向量.在真实数据集上的对比实验表明文中框架在个性化推荐中对用户偏好刻画的有效性.     

面向威胁情报的知识图谱构建关键技术

随着万物互联时代的到来，网络空间的攻击面不断拓展延伸，安全问题日益凸显。为应对复杂多变的网络攻击，构建威胁情报的知识图谱是核心和基础，利用威胁情报知识图谱将专家知识与海量安全数据相结合，有助于推动网络安全智能防御技术从感知智能迈向认知智能。本文提出了构建威胁情报知识图谱的技术架构，设计了一种网络安全知识本体，并总结了当前国内外实体识别技术与关系抽取技术的研究现状，最后分析了威胁情报知识图谱的未来研究发展方向及应用场景。     

知识图谱构建技术:分类、调查和未来方向

知识图谱的概念由谷歌于2012年提出,随后逐渐成为人工智能领域的一个研究热点,已在信息搜索、自动问答、决策分析等应用中发挥作用。虽然知识图谱在各领域展现出了巨大的潜力,但不难发现目前缺乏成熟的知识图谱构建平台,需要对知识图谱的构建体系进行研究,以满足不同的行业应用需求。文中以知识图谱构建为主线,首先介绍目前主流的通用知识图谱和领域知识图谱,描述两者在构建过程中的区别;然后,分类讨论图谱构建过程中存在的问题和挑战,并针对这些问题和挑战,分类描述目前图谱构建过程中的知识抽取、知识表示、知识融合、知识推理、知识存储5个层面的解决方法和策略;最后,展望未来可能的研究方向。     

二维表数据知识图谱融合构建方法

针对二维表生成知识图谱的节点冗余问题,单表知识不足和多源数据库表在没有关系约束的前提下难以形成表间的映射问题,本文提出一种基于二维表数据的知识图谱融合构建方法。首先利用TKGC方法自行选出的核心属性与其他属性之间构成的<属性值、属性名、属性值>三元组生成单表知识图谱,然后利用SNF融合方法或者SRF融合方法对不同类型的二维表知识图谱进行融合,最后实现基于Neo4j的可视化存储。利用4个真实数据集进行实验,可视化结果证明图谱构建真实有效,融合后整体关系节点比增加了22.3%,关系数量增加了10.5%,增强了图谱联合查询和知识挖掘能力。     

知识图谱在商业银行风控领域的研究与应用综述

伴随金融创新大潮,商业银行开始应用智能技术解决风控领域问题。在金融风险尤其是银行客户信用风险日益多样化的背景下,提升商业银行的风险管理能力已是刻不容缓。针对风险传播具有连锁反应的特点,可选择利用知识图谱技术鉴别和监控风险。知识图谱使用图数据结构描述客观事物及其相互之间的关系,对于大规模知识的管理和应用表现得游刃有余。以传统风控模式存在的局限性为引,介绍了风控领域知识图谱的概念与架构,归纳了知识抽取、知识融合、知识推理这几种风控领域知识图谱关键构建技术的研究现状,最后介绍风控领域知识图谱的具体应用,并总结和分析未来发展趋势。     

基于知识图谱的多源异构信息通道耦合技术研究

政务数据资源来源广泛、类型多样、数据量大且分布情况不清晰,缺乏统一管理,数据获取和使用效率较低,无法持续释放数据价值。为解决上述问题,实现不同来源和不同类型数据的关联融合,该文采用多源异构数据融合技术,为政务数据的交换和共享提供技术支持。该文不仅提出了信息通道和通道耦合的概念,还提出一种基于知识图谱的多源异构信息通道耦合的方法,可先实现多源异构数据统一化,再进行数据融合。该方法包括构建初始通道耦合知识图谱、基于通道耦合知识图谱实现通道数据耦合和基于通道耦合知识图谱实现知识更新 3 个模块。基于知识图谱的多源异构信息通道耦合的方法将图谱构建、知识抽取、知识融合、知识加工、知识更新等技术相结合,通过一种自顶向下的排序检索模型,加快了知识融合和数据检索的速度和准确度。     

StackExchange问答社区知识传播

StackExchange是目前最流行的问答社区集结地之一.本文利用StackExchange中具有美国地理信息的用户构建StackExchange问答社区在美国境内的知识传播图谱,对传播网络的统计特征进行了分析,提取出问答社区类网站的传播模式,获取得到网络用户的知识分享方式.我们发现StackExchange中的问答社区在分享知识过程中,传播源往往不止一个.同时,我们为问答社区构建了知识传播图谱,发现这些传播图谱具有相似的统计特征,这意味着不同的问答社区可能具有类似的知识传播模式.     

农业知识图谱研究综述

知识图谱是大数据时代下知识工程的关键技术。利用知识图谱强大的语义理解和知识组织能力,可以解决现代化农业建设中农业知识分散无序、知识覆盖范围不足等问题针对农业领域数据复杂、专业性强等特点,给出了农业知识图谱的构建方法与框架;综述了农业知识图谱构建中本体构建、知识抽取、知识融合以及知识推理四个关键技术的国内外研究现状;系统梳理了农业知识图谱在决策支持、智能问答与推荐系统的应用;最后,介绍了几个具体的农业知识图谱实例。根据农业知识图谱的研究现状,对其未来的研究方向进行了展望。     

基于知识图谱的未登录词语义研究

传统的应用于未登录词语义研究的语料库包含许多限制,例如更新慢、语言相关等。为了解决此问题,提出了基于知识图谱的中文未登录词语义研究方法。知识图谱是一种包含实体、概念及语义关系的语义网络。它具有丰富的实体,并且实体及其关系的添加极为方便,使得弥补传统语料库更新慢的缺憾成为可能。在充分熟悉知识图谱的结构、数据获取方法及相关数据处理方法后,进行基于知识图谱的未登录词语义研究的探索工作,最后以百度百科(目前最大的中文知识图谱)为语料资源,在同一语义分析模型下分别进行基于知识图谱与传统语料的实验,对实验结果进行分析并提出改进方法。     

基于领域知识的图模型词义消歧方法

对领域知识挖掘利用的充分与否,直接影响到面向特定领域的词义消歧(Word sense disambiguation, WSD)的性能.本文提出一种基于领域知识的图模型词义消歧方法,该方法充分挖掘领域知识,为目标领域收集文本领域关联词作为文本领域知识,为目标歧义词的各个词义获取词义领域标注作为词义领域知识;利用文本领域关联词和句子上下文词构建消歧图,并根据词义领域知识对消歧图进行调整;使用改进的图评分方法对消歧图的各个词义结点的重要度进行评分,选择正确的词义.该方法能有效地将领域知识整合到图模型中,在Koeling数据集上,取得了同类研究的最佳消歧效果.本文亦对多种图模型评分方法做了改进,进行了详细的对比实验研究.     

网络空间态势信息的特点及其知识表示方法

网络空间中具有纷繁复杂的多种态势要素、要素属性以及要素之间的错综关系。对这些信息能否清晰准确地分析并描述,直接关系到所建立的网络空间态势模型的准确性、完备性 和有效性。本文采用知识表示方法,对网络空间中的关键态势信息要素进行描述。首先分析了网络空间态势信息知识的特点,提出了对网络空间态势信息进行知识表示的重要作用。其次研究了基于本体的知识表示理论,分析了采用本体表示网络空间态势的动机。最后提出了基于本体的网络空间态势信息要素知识表示方法,并详细介绍了该方法的实现手段。本文研究可以有效促进网络空间态势的感知、建模与可视化,为网络空间相关技术的研究提供有效的参考依据。     

网络空间安全综合实践分级通关课程体系构建

网络空间安全的需求推动网络空间安全学科的发展，而网络空间安全学科发展的核心任务是高素质专业人才的培养。针对当前网络空间安全人才培养中存在的知识体系分散、专业知识滞后、课程内容分割独立以及学习兴趣不足等问题，根据学生学习规律和认知过程，采用自顶向下的方式构建课程体系，聚合提炼实践知识和技能，提出了网络空间安全综合实践分级培养模式。突破传统的学习考核机制，引入游戏通关方式，针对每一个知识技能点、每一层学习级别以及最终的综合培训设置测试关卡，以实战通关的方式考察学生的能力水平。由此构建网络空间安全综合实践分级通关课程体系，以期培养出高素质网络空间安全专业人才。     

自动化构建的中文知识图谱系统

为解决当前中文知识图谱构建的准确率低、耗时长且需要大量人工参与的问题,提出一种端到端基于中文百科数据的完整中文知识图谱自动化构建解决方案,并在此基础上开发实现了面向用户的中文知识图谱系统。在此方案中,通过自定义的网络爬虫,原始百科数据的词条属性以及相关的文本信息会不间断地被抓取到本地系统中,并以带扩展属性的三元组形式保存。后端系统则自动通过图数据库Cayley以及MongoDB数据库系统,对三元组文件数据进行导入,转换为庞大的知识图谱系统,从而在前端为用户提供丰富的基于知识图谱的应用服务。通过与其他知识图谱系统的比较,该方案在构建时间上明显减少,并且知识图谱中的实体及关系数量总规模高于YAGO、知网(HowNet)和中文概念词典等中文知识图谱系统至少50%。     

一种基于全局领域和短期记忆因子的图模型

词义消歧是一项具有挑战性的自然语言处理难题。作为词义消歧中的一种优秀的半监督消歧算法,遗传蚁群词义消歧算法能快速进行全文词义消歧。该算法采用了一种局部上下文的图模型来表示语义关系,以此进行词义消歧。然而,在消歧过程中却丢失了全局语义信息,出现了消歧结果冲突的问题,导致算法精度降低。因此, 提出了一种基于全局领域和短期记忆因子改进的图模型来表示语义以解决这个问题。该图模型引入了全局领域信息,增强了图对全局语义信息的处理能力。同时根据人的短期记忆原理,在模型中引入了短期记忆因子,增强了语义间的线性关系,避免了消歧结果冲突对词义消歧的影响。大量实验结果表明：与经典词义消歧算法相比,所提的改进图模型提高了词义消歧的精度。     

基于知识图的汉语基本名词短语分析模型

本文提出了一种基于知识图的汉语baseNP分析模型。它以知识图为知识表示方法,利用《知网》为语义知识资源,采用以语义为主、语法为辅的策略,先为短语中的每一个实词构造“词图”,然后合并“词图”而组成“短语图”,最后得到一个关于汉语baseNP结构信息和语义信息的知识图。因此它不仅分析了汉语baseNP结构的内部句法关系,而且分析了汉语baseNP结构成分间的语义关系并以知识图的形式表示出了这种语义关系。实验结果表明这个模型对于汉语baseNP的分析是有效的。     

基于HowNet的语义表示学习

HowNet是一个大规模高质量的跨语言(中英)常识知识库,蕴含着丰富的语义信息。该文利用知识图谱领域的方法将HowNet复杂的结构层层拆解,得到了知识图谱形式的HownetGraph,进而利用网络表示学习以及知识表示学习方法得到了跨语言(中、英)、跨语义单位(字词、义项、DEF_CONCEPT和义原)的向量表示,在词语相似度(word similarity)和词语类比(word analogy)任务上对中英文数据集进行了实验,实验结果显示该文提出的方法在词语语义相似度的任务上取得了最好效果。     

基于领域知识图谱的短文本实体链接

实体链接任务是识别文本中潜在的实体指称,并将其链接到给定知识库中无歧义的实体上。在绝大多数情况下,实体链接可能存在中文短文本缺乏有效上下文信息,导致存在一词多义的歧义现象;同时候选链接过程中,候选实体的不确定相关性也影响候选实体链接精确性。针对上述两个问题,提出深度神经网络与关联图相结合的实体链接模型。模型添加字符特征、上下文、信息深层语义来增强指称和实体表示,并进行相似度匹配。利用Fast-newman算法将图谱知识库聚类划分不同类型实体簇,将相似度计算得分最高候选实体所属实体簇映射到关系平面,构建聚类实体关联图。利用偏向随机游走算法考查候选实体之间语义相关度,计算指称与候选实体的匹配程度,输入链接实体。该模型可以实现短文本到知识图谱目标实体的准确链接。