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威脅情報分析可為網(wǎng)絡攻防提供有效的攻防信息，而細粒度的挖掘即網(wǎng)絡威脅情報數(shù)據(jù)中的安全實體及實體間的關系，是網(wǎng)絡威脅情報分析研究的熱點。傳統(tǒng)的機器學習算法，在被應用到大規(guī)模網(wǎng)絡威脅情報數(shù)據(jù)分析中時，面臨著稀疏、高維等問題，進而難以有效地捕獲網(wǎng)絡信息。為此，針對網(wǎng)絡安全漏洞的分類問題，文中提出了一種基于漏洞威脅模式的網(wǎng)絡表示學習算法——HSEN2vec。該算法旨在最大限度地捕獲異構(gòu)安全實體網(wǎng)絡的結(jié)構(gòu)和語義信息，并從中獲得安全實體的低維向量表示。該算法首先基于漏泂威脅模式獲取異枃安全實體網(wǎng)絡的結(jié)枃信息，隨后通過 Skip-gram模型建模，并通過負采樣技術(shù)進行有效預測進而得到最終的向量表示。實驗結(jié)果表明，在囯家安全漏洞數(shù)據(jù)上，與其他方法相比，利用所提算法進行漏洞分類的準確率等評價指標有所提升。
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