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A Practical Approach to Constructing a Knowledge Graph for Cybersecurity 阅读笔记

  • Article
  • Background
  • Purpose
  • Framework Design
  • Knowledge deduction
    • Attribute deduction
    • Relationship deduction
  • Conclusion

Article

A Practical Approach to Constructing a Knowledge Graph for Cybersecurity

Background

充分利用各种知识库和网站中与网络安全相关的信息，并将这些信息整合在一起，将有助于入侵检测和网络安全态势感知。

Purpose

作者在本文中主要进行了以下两个方面的工作：

1、讨论了建立网络安全知识库的三个步骤，提出建立知识库的框架，即获取信息、建立本体、生成知识库。

2、讨论了网络安全知识推理，提出一个五元模型（概念，实例，关系，属性，规则），利用路径排序算法获取新知识，

Framework Design

图1描述了建立网络安全知识库的方法，该框架主要包括三个部分：构建数据源、构建本体和抽取相关信息、网络安全知识图谱生成。

提出了一个网络安全知识库的五元模型，知识库结构如图2所示，包含3个本体：Assets，Vulnerability，Attack。

图3中展示了网络安全本体。

训练NER的特征集如下：

UseNGrams，MaxNGramLeng，UsePrev，UseNext，UseWordPirs，UseTaggySequences，UseGazettes，Gazette，CleanGazette，SloppyGazette

Knowledge deduction

属性推理使用现有实例的属性和条件推导新的属性。如“姚明”具有属性“出生日期”，给定当前的时间和姚明的出生日期，可以推算他的年龄。

关系推理根据实例间现有的关系推断新的关系。例如,给定

关系1(李四，出生地，北京)

关系2 (李四，住所，上海)

关系3(北京，属于国家，中国)

关系4(上海，属于国家，中国)

关系5(李四，国籍，中国)

关系6(李四，同学，张三)

关系7(张三，出生地，北京)

可以获得一种新的关系：关系8(张三，国籍，中国)。

Attribute deduction

图4中有3个实例 N i N_i Ni​， N j N_j Nj​， N l N_l Nl​，分别具有对应的key和值。

属性表示为（node，key，value），预测属性的公式为

 Value  i k = ∑ j = 1 m λ j ⋅ f i j ( k e y j ,  value  j ) + ∑ t = 1 1 σ t ⋅ ∑ j = 1 m λ j ⋅ f i j ( k e y j +  value  j ) \text { Value }_{i k}= \sum_{j=1}^{m} \lambda_{j} \cdot f_{i j}\left(\mathrm{key}_{j}, \text { value }_{j}\right)+\sum_{t=1}^{1} \sigma_{t} \cdot \sum_{j=1}^{m} \lambda_{j} \cdot f_{i j}\left(\mathrm{key}_{j}+\text { value }_{j}\right)  Value ik​=

本文标签： 笔记 Constructing Approach Practical Cybersecurity

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