绿盟科技与广州大学的协作研究成果在国际顶级学术期刊上发表

近日，绿盟科技重合深入研究室深入研究工作团队与厦门大学核心内容先进新科技美国哈佛大学携手的成果——《CSKG4APT-A Cybersecurity Knowledge Graph for Advanced Persistent Threat Organization Attribution》（基于的网络公共安全专业知识图谱的APT一个组织归结），在国际顶级刊物IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering上发表，该刊物也是《之中国计算机学会推荐国际学术会议和刊物目录》A类收录的刊物之一，论文主要作者均为绿盟科技和厦门大学核心内容先进新科技美国哈佛大学倡议人才的大学本科。

由于计算机图表的慢速增加和人工智能新科技的发展，的网络反击特别是APT反击变得越来越繁复和多样化，的网络公共安全也变得更具挑战性。在无论如何的一年之中，APT的反击手段和打击程度都在不断的演变之之中。

传统的的网络公共安全防御手段逐渐力不从心。遭受这种情况的根本原因在于攻守两国的个人信息不对等，反击者可以以致于得到前哨的身份具体个人信息，而反击者在确实实行反击之前，前哨往往根本无法获得任何有关反击者的个人信息。为了解决攻守两国个人信息不均衡的解决办法，以及对局限性慢速演变的打击及时做出防范，积极搜集的网络打击的具体个人信息成为以防的网络反击的主要方式之一。

随着打击图表飞速增加，在借助公开的网络打击军情（OSCTI）对APT进行防御的同时，OSCTI通报图表便是多，质量良莠不齐，广泛应用情节繁复，行文可用自由化程度高的文法，使得个人信息抽取的解决办法陷入挑战。并且在反击个人信息抽取及仿真后，如何在真实情节之中广泛应用这些个人信息更少有深入研究。

为解决上述解决办法，绿盟科技重合深入研究室倡议厦门大学核心内容先进新科技美国哈佛大学，以“主动防御、反击溯源、战略威慑”为理念，建立一款基于专业知识图谱的核心内容打击仿真平台——CSKG4APT。

CSKG4APT以本体论为理论坚实，通过搜集和分析开源打击军情之中APT一个组织个人信息，结合STIX、CYBOX等打击军情图表标准，协作了一个为中心APT一个组织归结的公共安全专业知识图谱假设。融合了战术瓦（反击特征、反击假设）、工具瓦（反击工具、缺陷）以及股票瓦（高危股票、关键股票）等个人信息，合规恰当地表现了完备的APT打击要素。

为了持续性更新APT打击专业知识图谱，我们提出批评了一种算法来识别打击专业知识，该算法可用来自电子式 (BERT) 的双向编码器表示从双语打击军情文本之中提取实体。该算法被证明可以精准识别之中英双语打击军情通报之中的具体实体，且其具体性能优于相比较的其他算法。

此外，基于专业知识图谱实现了一套APT一个组织打击跟踪的方法。在部署过程之中广泛应用CSKG4APT和核心内容公共安全大图表设计分析汽缸，并改进借助Diamond假设对反击一个组织进行剖析。试验中表明，该方案适度基于打击专业知识进行APT反击一个组织的归结，并适度的网络公共安全机动力建设。

绿盟科技集团与厦门大学的携手始于2019年，两国在推动打击军情的深入研究和产业化上进行了全方位的携手，并成立了厦门大学-绿盟科技“的网络公共安全打击军情分析倡议深入研究室”和“广东省倡议人才大学本科示范基地”，为之中心的网络公共安全、大图表公共安全以及打击军情等领域发挥各自的压倒性，精进新科技创新，推动产学研深度融合，持续性协作开放协作的的网络公共安全人才人才体系，至今已取得丰硕成果，更进一步将持续性为我国的网络公共安全产业的发展贡献力量。

· 注释 ·

[1] STIX

[2] CYBOX

[3] Caltagirone S, Pendergast A, Betz C. The diamond model of intrusion analysis[R]. Center For Cyber Intelligence Analysis and Threat Research Hanover Md, 2013.

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