[發明專利]網絡空間安全領域知識圖譜表示學習方法和裝置

有效

• 申請號: 202011019342.X
• 申請日: 2020-09-25
• 公開（公告）號: CN111930932B
• 公開（公告）日: 2021-01-01
• 發明（設計）人: 劉斌;丁兆云;朱席席;朱先強;周鋆;黃松平;呂國棟;劉毅;湯羅浩;王文浩
• 申請（專利權）人: 中國人民解放軍國防科技大學
• 主分類號: G06F16/34
• 分類號: G06F16/34;G06F16/36
• 代理公司: 長沙國科天河知識產權代理有限公司 43225
• 代理人: 董惠文

本申請涉及一種網絡空間安全領域知識圖譜表示學習方法和裝置。所述方法包括：根據預先設置的RotatE模型，將網絡空間安全領域的知識圖譜中三元組的實體和關系嵌入至復向量空間，得到實體嵌入向量和關系嵌入向量；根據實體嵌入向量和關系嵌入向量，表示網絡空間安全領域中本體層關系公理；將復向量空間拓展至概念對應的球體復數空間；球體復數空間的球心采用復向量空間中球心嵌入向量表示；根據球心嵌入向量和/或實體嵌入向量之間的距離，表示網絡空間安全領域中本體層公理。采用本方法能夠還原模式層信息，從而避免模式層信息的損失。

技術領域

本申請涉及知識圖譜技術領域，特別是涉及一種網絡空間安全領域知識圖譜表示學習方法和裝置。

背景技術

網絡空間領域知識圖譜采用自頂向下的方式構建。首先由領域專家定義知識圖譜的模式層，在模式層中包含了大量的先驗領域知識，具有較高的準確性和權威性，是領域內公認的基礎知識和規則。模式層的領域知識使用本體公理的形式表示，對實例層的數據加以定義和約束，通常來說這些先驗知識是較為嚴格和全面的，對下游的知識圖譜推理應用具有重要價值，因此將本體公理融入到知識圖譜的表示學習過程中具有十分重要的意義。然而現有的知識圖譜表示學習方法大多針對開放域知識圖譜，開放域知識圖譜采用自底向上地方式構建，相較于領域知識圖譜具有較為松散的模式層表示，且模式層公理通常直接從數據中獲取，其嚴密性和完整性較差。因此，現有的知識表示學習方法較少地全面考慮知識圖譜的模式層公理，將這些方法直接用于網絡空間領域知識圖譜的表示學習會導致大量模式層信息的損失，進而對后續推理任務產生不利影響。

發明內容

基于此，有必要針對上述技術問題，提供一種能夠避免模式層信息損失的網絡空間安全領域知識圖譜表示學習方法和裝置。

一種網絡空間安全領域知識圖譜表示學習方法，所述方法包括：

根據預先設置的RotatE模型，將網絡空間安全領域的知識圖譜中三元組的實體和關系嵌入至復向量空間，得到實體嵌入向量和關系嵌入向量；

根據所述實體嵌入向量和所述關系嵌入向量，表示網絡空間安全領域中本體層關系公理；

將所述復向量空間拓展至概念對應的球體復數空間；所述球體復數空間的球心采用所述復向量空間中球心嵌入向量表示；

根據所述球心嵌入向量和/或所述實體嵌入向量之間的距離，表示網絡空間安全領域中本體層公理。

在其中一個實施例中，還包括：根據預先設置的RotatE模型，將網絡空間安全領域的知識圖譜中三元組的實體和關系嵌入至復向量空間，得到實體嵌入向量和關系嵌入向量如下：

其中，，表示實體嵌入向量中的尾實體嵌入向量，表示實體嵌入向量中的中的尾實體嵌入向量，表示關系嵌入向量，且對于關系嵌入向量中任意一維，滿足，表示Hadamard乘積。

在其中一個實施例中，本體層關系公理包括：關系組成公理、自反性公理、對稱性公理以及傳遞性公理，還包括：根據所述實體嵌入向量之間以所述復向量空間的原點轉動的角度，確定所述關系嵌入向量的取值；根據所述關系嵌入向量的取值，確定網絡空間安全領域本體層公理中關系組成公理、自反性公理、對稱性公理以及傳遞性公理的任意一個。

在其中一個實施例中，還包括：將所述復向量空間拓展至球體復數空間；所述球體復數空間表示為，其中，表示球體復數空間的球心，m表示球體半徑。

在其中一個實施例中，本體層公理包括：概念斷言，還包括：根據所述球心嵌入向量和所述實體嵌入向量之間的距離，表示網絡空間安全領域中概念斷言為：

其中，表示實體到概念之間的距離，與半徑比較的值；當大于0時，表示實體不是概念的實體，當小于0時，表示實體是概念的實例。