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网络威胁技战术情报自动化识别提取研究综述
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作者 于丰瑞 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第13期1-22,共22页
当今网络威胁不断涌现,网络威胁技战术情报能够多维度挖掘网络恶意活动,细粒度展示网络安全态势,全方位刻画网络攻击行为。目前对于网络威胁技战术情报自动化识别提取任务的研究成果较多,但缺乏系统化梳理。基于传统自然语言处理、机器... 当今网络威胁不断涌现,网络威胁技战术情报能够多维度挖掘网络恶意活动,细粒度展示网络安全态势,全方位刻画网络攻击行为。目前对于网络威胁技战术情报自动化识别提取任务的研究成果较多,但缺乏系统化梳理。基于传统自然语言处理、机器学习和大语言模型三种研究思路,深入分析了相关研究进展,对应信息抽取、文本分类、文本生成三类任务,概括了一般识别提取流程框架,明确了非结构化文本、网络威胁技战术情报范围,细化了每种技术方法的处理分析实践流程及创新方向,并基于现有研究工作,提出了当前研究存在的问题及未来的研究和发展方向,为读者运用新技术新方法促进领域研究水平提升提供了文献综述支持。 展开更多
关键词 网络威胁情报 网络威胁战术情报(ttps) 深度学习 大语言模型 自然语言处理
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