计算机工程与科学

作者：罗养霞, 李浩, 武晨明

单位：（西安财经大学信息学院,陕西 西安 710100）

关键词：知识图谱,恶意软件,知识抽取,

基金：国家自然科学基金(62372373; 61972314);陕西省重点研发计划（2024GX-YBXM-545）；西安财经大学2023年研究生创新基金(23YC033);2024年国家级大学生创新训练计划（202411560029）

近年来,知识图谱在恶意软件分析领域应用广泛,但是多数研究人员着重于构建恶意软件API知识图谱,利用知识图谱去检测恶意代码,而利用API知识图谱解释性较弱、专业性较高。针对上述问题,提出通过NER模型去抽取恶意软件名称、发现地等文本实体信息,以此构建恶意软件知识图谱,并通过知识图谱发现其多样性、演化路径、威胁方式与分类关联等。首先研究了恶意软件知识图谱的构建方法,完成数据预处理、模式层构建与数据层构建。其次对恶意软件结构化与半结构化数据进行实体标识与规范化,完成本体构建（实体、关联与附加属性）,通过模式层指导数据层的方法,利于BERT-BiLSTM-CRF模型进行知识抽取。最后,利用Neo4j图数据库对知识图谱进行存储与可视化。利用病毒库数据对所建模型进行仿真验证,实验结果表明：此模型相比同类模型效果更好,性能指标更优异,对推进网络安全知识简易化和防御体系知识普及化具有重要意义。

来源：2025年第1期

《计算机工程与科学》期刊编辑部

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