【摘 要】
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在威胁情报实体抽取领域,由于网络数据源结构复杂、无关信息多,且威胁情报实体具有专业性强、分类模糊等特点,传统实体识别方法对于威胁情报挖掘的效率不高.针对此问题,文章通过将实体识别转化为机器阅读理解的方式,提出一种融入专业知识的MRC指针标注模型(Threat Intelligence Machine Reading Comprehension,TIMRC),该模型能够为每个实体问题找到对应的开始和结尾索引.基于此,文章进一步构造了一种威胁情报实体识别(Threat Intelligence Entity
【机 构】
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江南大学人工智能与计算机学院,无锡 214122
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在威胁情报实体抽取领域,由于网络数据源结构复杂、无关信息多,且威胁情报实体具有专业性强、分类模糊等特点,传统实体识别方法对于威胁情报挖掘的效率不高.针对此问题,文章通过将实体识别转化为机器阅读理解的方式,提出一种融入专业知识的MRC指针标注模型(Threat Intelligence Machine Reading Comprehension,TIMRC),该模型能够为每个实体问题找到对应的开始和结尾索引.基于此,文章进一步构造了一种威胁情报实体识别(Threat Intelligence Entity Identification,TIEI)方法,通过对978篇安全类文章进行实验验证,证明了TIEI方法的有效性及高效的实体挖掘能力.
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10月24日,第三届“长安杯”电子数据取证竞赛在西安电子科技大学圆满落幕.本次竞赛由“长安杯”电子数据取证竞赛组委会组织,西安电子科技大学主办,上海弘连网络科技有限公司提供技术支持.rn本赛事旨在“以赛促学”“以赛代练”.由于疫情原因,本次比赛改为线上进行,为非营利性竞赛.参赛选手通过对模拟案例进行电子数据调查取证,使自身电子数据取证的综合素质和能力得到全面检验.rn本次竞赛得到了各界的广泛关注,同时获得了全国各院校及参赛选手的肯定.比赛自10月1日启动报名,吸引了包括西安电子科技大学、中国政法大学,华东
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