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一种基于多示例学习的可疑威胁指标验证方法及系统

摘要

本发明公开了一种基于多示例学习的可疑威胁指标验证方法及系统。本方法为:对各可疑威胁指标相关的情报信息文本内容进行处理,生成含有原语义信息的词序列;对于每一所述可疑威胁指标,选择该可疑威胁指标对应的多个处理后的词序列,应用多示例学习算法对选取的各所述可疑指标对应的词序列进行训练并生成一多示例学习验证模型;采用自然语言处理技术对待测可疑威胁指标的情报信息文本进行处理,生成该待测可以威胁指标对应的词序列;然后利用所述多示例学习验证模型对该待测可疑威胁指标对应的词序列进行预测验证,确定该待预测可疑威胁指标是否为恶意威胁指标。本发明可高效准确地完成对可疑威胁指标的验证。

著录项

  • 公开/公告号CN110020190A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2019-07-16

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 中国科学院信息工程研究所;

    申请/专利号CN201810727300.8

  • 申请日2018-07-05

  • 分类号G06F16/9535(20190101);G06F17/27(20060101);G06N3/04(20060101);

  • 代理机构11200 北京君尚知识产权代理事务所(普通合伙);

  • 代理人司立彬

  • 地址 100093 北京市海淀区闵庄路甲89号

  • 入库时间 2024-02-19 11:41:35

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2019-08-09

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06F16/9535 申请日:20180705

    实质审查的生效

  • 2019-07-16

    公开

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