【摘 要】
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针对如何从开源网络安全报告中高效挖掘威胁情报的问题，提出了一种基于威胁情报命名实体识别（Threat Intelligence Named Entity Recognition，TI-NER）算法的威胁情报挖掘（TI-NER-based Intelligence Mining， TI-NER-IM）方法。首先，收集了近10年的物联网安全报告并进行标注，构建威胁情报实体识别数据集；其次，针对传统实体
【基金项目】
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工业和信息化部智能制造项目（ZH-XZ-180004）； 中央高校基本科研业务费专项资金（JUSRP211A41，JUSRP42003）；
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针对如何从开源网络安全报告中高效挖掘威胁情报的问题，提出了一种基于威胁情报命名实体识别（Threat Intelligence Named Entity Recognition，TI-NER）算法的威胁情报挖掘（TI-NER-based Intelligence Mining， TI-NER-IM）方法。首先，收集了近10年的物联网安全报告并进行标注，构建威胁情报实体识别数据集；其次，针对传统实体识别模型在威胁情报IoC攻击指示器挖掘领域的不足，提出了基于自注意力机制和字符嵌入的威胁情报实体识别（Threat Intelligence Entity Identification based on Self-attention Mechanism and Character Embedding， TIEI-SMCE）模型，该模型融合字符嵌入信息，再通过自注意力机制捕获单词间潜在的依赖权重、语境等特征，从而准确地识别威胁情报IoC实体；然后，基于TIEI-SMCE模型，提出了一种威胁情报命名实体识别算法；最后，集成上述模型和算法，进一步提出了一种新的威胁情报挖掘方法。TI-NER-IM方法能实现从非结构化、半结构化网络安全报告中自动挖掘威胁情报IoC实体。实验结果表明，与BERT-BiLSTM-CRF模型相比，TI-NER-IM方法F1值提升了1.43%。
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