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CyberKG: Constructing a Cybersecurity Knowledge Graph Based on SecureBERT_Plus for CTI Reports
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AI
DOI：10.3390/informatics12030100.png)
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摘要
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网络攻击，特别是高级持续性威胁（APTs），正变得更加复杂。这些不断演变的威胁挑战着传统防御系统，后者难以应对长期且隐蔽的攻击。网络安全知识图谱（CKGs）通过多源CTI的集成，引入了主动防御的新方法。然而，构建CKGs面临术语不明确、攻击链中实体关系重叠以及不同来源CTI的差异等挑战。为解决这些问题，我们提出了CyberKG框架，该框架采用SecureBERT_Plus-BiLSTM-Attention-CRF联合架构改进实体识别和关系抽取。领域自适应的SecureBERT_Plus模型用于捕捉语义特征，而BiLSTM则用于建模时间依赖性。注意力机制突出关键跨句关系，CRF则整合ATT&CK规则约束。基于上下文嵌入的层次聚类（HAC）促进了动态实体消歧和语义融合。在DNRTI和MalwareDB数据集上的实验评估表明，该方法在抽取精度、实体规范化以及重叠关系解析方面表现优异。所构建的知识图谱支持APT追踪、攻击链溯源和主动防御预测。
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