網(wǎng)絡(luò)安全知識圖譜構(gòu)建技術(shù)研究與實現(xiàn)

李佳憶，井亮

（太極計算機股份有限公司，北京，100000）

1 知識圖譜技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀

知識圖譜技術(shù)是依托實體、屬性、關(guān)系之間關(guān)聯(lián)性而產(chǎn)生的計算模型，經(jīng)過建模關(guān)系、概念關(guān)系以及識別關(guān)系的有效結(jié)合，實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的查詢分析。實際上，早在1998年，國外學(xué)者就曾針對鏈接同圖的關(guān)聯(lián)形式以及反饋的實體關(guān)系展開過深入討論，并對后續(xù)知識圖譜的構(gòu)建指明了方向[1-2]?；诨ヂ?lián)網(wǎng)時代，知識圖譜構(gòu)建顯得更為迫切，且需要依靠智能技術(shù)，重塑知識圖譜體系，以便在應(yīng)對新型網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險時，能夠從知識圖譜構(gòu)建成果中汲取有用力量。知識圖譜技術(shù)現(xiàn)今應(yīng)用范圍廣泛，除了醫(yī)療領(lǐng)域、商業(yè)領(lǐng)域外，在互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域與大數(shù)據(jù)技術(shù)的融合，更是開創(chuàng)了全新的網(wǎng)絡(luò)安全保障格局，以至于多領(lǐng)域都在知識圖譜技術(shù)參與下，強化了安全防護效果?；诖?，若能積極構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)安全知識圖譜，能夠增加新時代智能服務(wù)精準(zhǔn)度[3]。

2 知識圖譜構(gòu)建流程

在構(gòu)建知識圖譜過程中，還應(yīng)當(dāng)根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化步驟逐步完成構(gòu)建任務(wù)。知識圖譜作為實體關(guān)系組成單位，它能夠利用不同數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性、屬性以及實體關(guān)系建立知識結(jié)構(gòu)，從而保證在知識圖譜技術(shù)指引下，理清事物關(guān)系，而且還可以實現(xiàn)建模操作。關(guān)于知識圖譜的構(gòu)建本身屬于復(fù)雜項目，除了需要涵蓋推理應(yīng)用以及采集融合等知識操作內(nèi)容外，還應(yīng)當(dāng)實現(xiàn)知識的計算與表示，且每個構(gòu)建步驟都具備關(guān)鍵性影響。通常在構(gòu)建知識圖譜時，需要整理好數(shù)據(jù)知識，知識類型多指現(xiàn)有知識、非結(jié)構(gòu)化知識、半結(jié)構(gòu)化以及結(jié)構(gòu)化知識，而后經(jīng)過對知識數(shù)據(jù)的整合與抽取，建立明確的知識表示渠道，之后對知識進行消歧處理，并對知識展開質(zhì)量評估，或是建模后進行質(zhì)量評估，最終對知識進行妥善處理，形成知識圖譜。另外，通過對知識圖譜的推理，還可以對不完整知識予以不全，再度評估其質(zhì)量情況，重新將補全后的知識納入知識圖譜中。隨著知識圖譜的順利構(gòu)建，知識庫中存儲的知識量更加充足，能夠為網(wǎng)絡(luò)安全管理中新產(chǎn)生的病毒等危險信息進行積極應(yīng)對，以便在知識圖譜保障下，網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域安全性得以提升[4]。

3 網(wǎng)絡(luò)安全知識圖譜構(gòu)建技術(shù)研究要點

3.1 建立知識圖譜模型

網(wǎng)絡(luò)安全知識圖譜在其構(gòu)建階段，需要建立對應(yīng)的模型，以此直觀反映實體關(guān)系。對于網(wǎng)絡(luò)安全知識圖譜，可以在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的建立下，為網(wǎng)絡(luò)安全事件的妥善處理與精準(zhǔn)識別給出新指引，便于在知識圖譜干預(yù)下，能夠切實保障網(wǎng)絡(luò)安全管理工作的可靠性，使其在應(yīng)對網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險時可以擁有更優(yōu)良的優(yōu)勢。其中在建模之前，還應(yīng)當(dāng)先行確定清晰的模型框架，而后在框架導(dǎo)向下，對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行充分解釋。對于框架的設(shè)計，可以從多模型研究結(jié)果中確定框架公式，以便借助知識圖譜提高網(wǎng)絡(luò)安全管理水平。其中可以先行依據(jù)樣本節(jié)點關(guān)系，建立GNN模型。假設(shè)在GNN模型中，樣本節(jié)點設(shè)為v，鄰居節(jié)點設(shè)為N（u），則對應(yīng)的樣本節(jié)點特征分別為Xv、Xu，依照神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層數(shù)將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型框架公式設(shè)計為，在非線性計算中采用REDUCE算法對知識數(shù)據(jù)進行運算，可以深刻的展示節(jié)點關(guān)系。

此外，還可以通過循環(huán)神經(jīng)模型與長期短期記憶網(wǎng)絡(luò)模型建模。按照傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)安全防護管理技術(shù)，多依靠防火墻、入侵檢測技術(shù)對網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域中的潛在危險進行篩查剔除。然而，隨著新型病毒的產(chǎn)生，若仍然使用傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)安全防護技術(shù)，顯然缺乏適應(yīng)性。而知識圖譜技術(shù)可經(jīng)過建模后，更完善的保障網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，而后抑制網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險的蔓延。在傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)中均以單獨評估為主，而知識圖譜技術(shù)可以為網(wǎng)絡(luò)安全防護工作提供綜合防護條件，以便建立網(wǎng)格化管理環(huán)境。在互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，對于網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的形成通常分為專家定義數(shù)據(jù)以及文本數(shù)據(jù)、日志數(shù)據(jù)等，這些數(shù)據(jù)都可以摻入模型中，經(jīng)過對數(shù)據(jù)關(guān)系的分析，可對知識圖譜中的數(shù)據(jù)模塊進行完善設(shè)計。其中文本數(shù)據(jù)可包含網(wǎng)絡(luò)平臺上博客產(chǎn)生的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，而日志是網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控系統(tǒng)運行中生成的數(shù)據(jù)，在應(yīng)用知識圖譜技術(shù)時可以根據(jù)對數(shù)據(jù)的推理識別，對網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)進行分類，這樣才能順利檢出網(wǎng)絡(luò)漏洞，做出具體的防護保障。

在循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中，還可以根據(jù)網(wǎng)絡(luò)平臺中詞匯出現(xiàn)頻率確定網(wǎng)絡(luò)安全程度，而且還需鞏固記憶功能，對于網(wǎng)絡(luò)平臺中產(chǎn)生的知識進行存儲，再度出現(xiàn)時可以根據(jù)知識圖譜模型存儲結(jié)果驗證是否屬于潛在危險。在分析網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)時，應(yīng)把握好詞匯關(guān)聯(lián)性，將原本缺乏密切關(guān)聯(lián)的詞匯經(jīng)由節(jié)點保持對應(yīng)關(guān)系。假設(shè)驗證網(wǎng)絡(luò)平臺名詞實體關(guān)系時，可以發(fā)現(xiàn)名詞出現(xiàn)頻率低于動詞，并且在循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中對網(wǎng)絡(luò)中的海量數(shù)據(jù)進行排序，便于依靠知識圖譜技術(shù)實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)安全的有效保障。在建立知識圖譜模型期間，還應(yīng)當(dāng)根據(jù)實體類型確定網(wǎng)絡(luò)安全防護方式。根據(jù)網(wǎng)絡(luò)平臺常見風(fēng)險來源，可將實體類型劃分為操作系統(tǒng)、攻擊漏洞以及軟件資產(chǎn)等。在漏洞數(shù)據(jù)匯總時，其來源多以國家漏洞數(shù)據(jù)庫為主，而攻擊數(shù)據(jù)則集中在安全響應(yīng)中心，如360安全響應(yīng)中心以及信息安全網(wǎng)站等。隨著知識圖譜技術(shù)的應(yīng)用，可在建模后及時預(yù)判評估數(shù)據(jù)風(fēng)險，符合網(wǎng)絡(luò)安全精準(zhǔn)化管理要求[5]。

3.2 優(yōu)化構(gòu)建方案內(nèi)容

(1)原生圖數(shù)據(jù)庫

在構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)安全知識圖譜階段，要想針對網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險進行有效管理，還需要充分借助知識圖譜技術(shù)的力量。而在實踐期，應(yīng)進一步優(yōu)化構(gòu)建方案的實現(xiàn)內(nèi)容。其中較為關(guān)鍵的是建立原生圖數(shù)據(jù)庫。網(wǎng)絡(luò)平臺中形成的數(shù)據(jù)類型較為繁雜，故而應(yīng)當(dāng)先行梳理好構(gòu)建思路。于知識圖譜技術(shù)輔助下，應(yīng)當(dāng)按照信息獲取、知識圖譜構(gòu)建、生成攻擊圖的步驟，逐步建立原生圖數(shù)據(jù)庫。對于網(wǎng)絡(luò)安全的管理維護，主要是運用知識圖譜在安全領(lǐng)域中的應(yīng)用經(jīng)驗，對數(shù)據(jù)進行整理，這樣才能從數(shù)據(jù)整理分析中預(yù)判網(wǎng)絡(luò)潛在隱患，以便及時把握住網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢，依據(jù)風(fēng)險性評估結(jié)果，促使網(wǎng)絡(luò)安全在知識圖譜技術(shù)參與下，逐漸實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)安全事件的高效處理。

對于原生圖數(shù)據(jù)庫的建立，它是通過數(shù)據(jù)存儲方式，對網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中的數(shù)據(jù)軌跡進行追蹤。在網(wǎng)絡(luò)安全知識圖譜中，網(wǎng)絡(luò)安全性多與訪問控制有關(guān)，此時可以從網(wǎng)絡(luò)邊界安全與身份安全上加以分析。前者是指通過對上網(wǎng)行為產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進行分析，研究同網(wǎng)關(guān)系統(tǒng)的關(guān)系。后者是指在網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中對用戶身份合法性予以研究，如若參照原生圖數(shù)據(jù)庫中表明的知識實體關(guān)系，發(fā)現(xiàn)用戶身份不合法，此時需要限制用戶網(wǎng)絡(luò)訪問權(quán)限。作為驗證用戶身份屬性的標(biāo)準(zhǔn)，多有數(shù)字證書、VPN等，并且可以對其進行加密處理，以此維護網(wǎng)絡(luò)安全。網(wǎng)絡(luò)安全維護能夠依托知識圖譜技術(shù)獲得可靠保障，其間，需要從原生圖數(shù)據(jù)庫的完善補充上，不斷明確數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性[6]。對于原生圖數(shù)據(jù)庫多有cayley等多類型產(chǎn)品，可借助為相關(guān)人員指明知識圖譜構(gòu)建方向。

(2)RDF數(shù)據(jù)庫

在知識圖譜存儲方案的編制過程中，還需要針對RDF數(shù)據(jù)庫予以完善。它主要是指資源描述框架數(shù)據(jù)庫，可以針對網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳播標(biāo)準(zhǔn)進行約束。RDF數(shù)據(jù)庫中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)關(guān)系，其中點邊屬性并不清晰，這就導(dǎo)致在主謂賓三元組結(jié)構(gòu)中很難進行知識推理。好比在網(wǎng)絡(luò)上對于網(wǎng)站鏈接的分析，從中可以總結(jié)出時間、ID地址等信息，這樣可對鏈接傳播渠道的安全性進行深層次分析。在實體模型中屬性模型能夠?qū)?shù)據(jù)身份進行核查，此時應(yīng)當(dāng)憑借知識關(guān)系，創(chuàng)新知識存儲模式。例如可以聯(lián)合屬性圖，建立對應(yīng)的模型，保證在優(yōu)化數(shù)據(jù)存儲方案后，知識圖譜技術(shù)能對網(wǎng)絡(luò)信息傳播共享、存儲記錄過程實施質(zhì)量評估，最終順利建成知識圖譜。在知識圖譜構(gòu)建中，對于RDF數(shù)據(jù)庫的建立，還可以加強圖查詢能力，它能夠?qū)崿F(xiàn)網(wǎng)絡(luò)語言的集中化展示，而且可以充分權(quán)衡點邊關(guān)系，由此合理降低知識圖譜構(gòu)建難度。所以，需從語言邏輯關(guān)系上辨明網(wǎng)絡(luò)安全性。

(3)關(guān)系數(shù)據(jù)庫

網(wǎng)絡(luò)安全知識圖譜的實現(xiàn)，還可以利用關(guān)系數(shù)據(jù)庫存儲數(shù)據(jù)。對于關(guān)系數(shù)據(jù)庫的建立，它是以關(guān)系代數(shù)形成的數(shù)據(jù)庫類型，能夠?qū)⒕W(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)整理為數(shù)據(jù)表，而后依據(jù)數(shù)據(jù)表關(guān)聯(lián)性，闡述數(shù)據(jù)關(guān)系。如圖數(shù)據(jù)屬于點邊集合體，此時可以借助點邊參數(shù)設(shè)定方式，促使網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)得以存儲。從相關(guān)研究成果中分析，關(guān)系數(shù)據(jù)庫多以三元組表或者屬性表多樣性類型存儲數(shù)據(jù)。雖然此類數(shù)據(jù)庫確實能夠把握數(shù)據(jù)關(guān)系，妥善存儲數(shù)據(jù)，但也有著一定的局限性，在數(shù)據(jù)查詢過程中，常受數(shù)據(jù)表的變動而造成查詢方式改變，致使關(guān)系數(shù)據(jù)庫實際使用流程較為復(fù)雜。根據(jù)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)不同結(jié)構(gòu)，能夠建立對應(yīng)的數(shù)據(jù)庫，便于及時預(yù)判數(shù)據(jù)風(fēng)險，正確存儲有用數(shù)據(jù)，剔除其它影響網(wǎng)絡(luò)安全的無效數(shù)據(jù)?；诖?，在設(shè)計存儲方案時，應(yīng)當(dāng)汲取上述數(shù)據(jù)庫特征，分析具體優(yōu)勢，由于每種數(shù)據(jù)庫皆有顯著價值。但原生圖數(shù)據(jù)庫在結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化安全知識分析中存在弊端。因此，若能聯(lián)合關(guān)系數(shù)據(jù)庫，對知識圖譜存儲方案進行優(yōu)化，可以推動知識圖譜技術(shù)應(yīng)用進程。

3.3 合理創(chuàng)新構(gòu)建方法

(1)分層構(gòu)建法

構(gòu)建知識圖譜時，還需要積極創(chuàng)新構(gòu)建方法，在具體構(gòu)建階段較為關(guān)鍵的是采用分層構(gòu)建法，體現(xiàn)出知識圖譜作用。分層構(gòu)建是通過不同層級結(jié)構(gòu)表明數(shù)據(jù)關(guān)系。其中具體指代的是模式層、數(shù)據(jù)層。在知識圖譜中針對網(wǎng)絡(luò)安全實體類型關(guān)系圖，可以根據(jù)構(gòu)造不同結(jié)構(gòu)，對其關(guān)系進行預(yù)測，而后判斷網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)是否存在風(fēng)險。在模式層中，它能夠反映出數(shù)據(jù)屬性特征。此時，在以此種方法構(gòu)建知識圖譜時，應(yīng)當(dāng)從屬性、類型及其域等構(gòu)建基準(zhǔn)展開研究，三者間具備包含關(guān)系。一般情況下，在同一個域中，它包含不同類型，且每個類型又可細(xì)分為屬性，這樣可以通過關(guān)系圖對網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)進行整理。例如在流動人口數(shù)據(jù)匯總中，它可納入人口普查領(lǐng)域，并結(jié)合節(jié)點數(shù)量、圖邊點等特征數(shù)量的記錄總結(jié)，得出運算結(jié)果。而與流動人口相同類型的數(shù)據(jù)包括常住人口，至于數(shù)據(jù)屬性的分層，可以從性別、年齡作為歸類。經(jīng)過此種分類設(shè)計模式的應(yīng)用，可對當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)平臺中的海量數(shù)據(jù)進行分類。另外，在域與域兩者間具備單獨分布特性。而類型與類型則具備相關(guān)性，且每個類型中均包含多樣性屬性。此時，對于影響網(wǎng)絡(luò)安全的數(shù)據(jù)，能夠在分類中對其進行標(biāo)記，以不同的域表示病毒、漏洞、偽基站等，此時形成的知識圖譜則更具參考意義。而數(shù)據(jù)層是在抽象模式層之下形成的一種具化表現(xiàn)，在提取數(shù)據(jù)時，可以根據(jù)分層結(jié)構(gòu)，保證分層構(gòu)建后，知識圖譜中的數(shù)據(jù)更加清晰，繼而對處于邊緣地帶的模糊數(shù)據(jù)進行清理。

(2)數(shù)據(jù)采集法

知識圖譜構(gòu)建技術(shù)對于網(wǎng)絡(luò)安全可以起到輔助保障作用。而在知識圖譜構(gòu)建環(huán)節(jié)，數(shù)據(jù)也是核心要素。網(wǎng)絡(luò)平臺中產(chǎn)生的信息均可轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)，而對于信息的篩選、查詢、整理，即為數(shù)據(jù)分析過程。為了進一步提升數(shù)據(jù)質(zhì)量，使之在傳播中增加正確率，可以有效采用數(shù)據(jù)采集法構(gòu)建知識圖譜。數(shù)據(jù)采集是篩選威脅數(shù)據(jù)的重要渠道，根據(jù)對結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的總結(jié)，可以從惡意軟件、網(wǎng)絡(luò)漏洞等多方面，確定威脅主體，這樣可以經(jīng)過對數(shù)據(jù)的監(jiān)測，判斷當(dāng)前是否存在影響網(wǎng)絡(luò)安全的數(shù)據(jù)。在知識圖譜構(gòu)建階段，關(guān)于數(shù)據(jù)采集，可以從自動化視角對其進行設(shè)計。由于網(wǎng)絡(luò)平臺產(chǎn)生的數(shù)據(jù)規(guī)模龐大，若依靠人工篩選歸類方式追蹤數(shù)據(jù)源，將無法滿足實際需求。隨著原始數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)載傳播，數(shù)據(jù)量日益增加，此時可以依靠自動化分析的形式，增加知識圖譜構(gòu)建便捷性。另外，在數(shù)據(jù)采集中還要借助原始記錄圖譜，對當(dāng)前數(shù)據(jù)進行對照，若有區(qū)別或錯誤點，則應(yīng)當(dāng)對數(shù)據(jù)進行自動化糾正，從而符合網(wǎng)絡(luò)安全管理要求。

(3)程序應(yīng)用法

對于知識圖譜的構(gòu)建，還應(yīng)當(dāng)采用程序應(yīng)用法，為其帶來可靠助力。作為網(wǎng)絡(luò)安全輔助技術(shù)，要求構(gòu)建的知識圖譜具備自動檢索與自動查詢、自動整理綜合功能，次數(shù)則要求相關(guān)人員構(gòu)建知識圖譜時，合理使用監(jiān)控程序，對數(shù)據(jù)進行監(jiān)管，以便保障網(wǎng)絡(luò)安全。在為知識圖譜選擇適合的應(yīng)用程序時，可以選用惡意行為分析程序、測量程序、自動分析程序等，這些程序可以直接對侵害網(wǎng)絡(luò)安全行為及其數(shù)據(jù)進行標(biāo)記，引導(dǎo)用戶快速識別危險數(shù)據(jù)，有利于知識圖譜得到程序助力。

3.4 研發(fā)知識圖譜系統(tǒng)

(1)總體架構(gòu)

網(wǎng)絡(luò)安全知識圖譜構(gòu)建技術(shù)的實現(xiàn)，還需要深度研發(fā)知識圖譜系統(tǒng)，增加技術(shù)可行性。在系統(tǒng)設(shè)計環(huán)節(jié)，可以在不同層次設(shè)計中，建立網(wǎng)絡(luò)安全知識圖譜。首先，需設(shè)計數(shù)據(jù)獲取層，網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)在采集中，可獲取結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，而后在預(yù)處理后進入知識構(gòu)建層；其次，依據(jù)數(shù)據(jù)關(guān)系，識別實體關(guān)系，此時需要對其進行科學(xué)驗證與自動存儲。隨著數(shù)據(jù)存儲功能的應(yīng)用，完成數(shù)據(jù)存儲層應(yīng)用指令；再者，數(shù)據(jù)存儲后進入業(yè)務(wù)邏輯層，經(jīng)過對數(shù)據(jù)的交互處理，將其轉(zhuǎn)化為可視化數(shù)據(jù)，以供用戶檢索；最后，可將檢索信息進行二次轉(zhuǎn)化，并充分進行存儲，以便數(shù)據(jù)量在其增加的同時，為后續(xù)用戶順利使用知識圖譜系統(tǒng)指明方向。例如在網(wǎng)絡(luò)平臺上，無論是在百度引擎還是360引擎上輸入關(guān)鍵詞搜索信息，都會留下搜索痕跡，且查詢到的相關(guān)數(shù)據(jù)皆為往日用戶上傳數(shù)據(jù)。在確定總體架構(gòu)后，需設(shè)計子系統(tǒng)，借此實現(xiàn)功能的強化。好比知識構(gòu)建層應(yīng)當(dāng)具備只是驗證以及知識抽取、檢索存儲功能，這些功能的實現(xiàn)亦可予以合理研發(fā)。

(2)子系統(tǒng)設(shè)計

根據(jù)知識圖譜系統(tǒng)的開發(fā)需求，還需按照不同功能設(shè)計子系統(tǒng)。具體包含以下六個子系統(tǒng)：第一，數(shù)據(jù)采集子系統(tǒng)。在數(shù)據(jù)采集中，需要依靠網(wǎng)絡(luò)平臺獲取安全數(shù)據(jù)。在結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)獲取中，可以借助安全協(xié)議予以采集，而非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，其采集渠道多為下載器、調(diào)度器等，這些數(shù)據(jù)采集渠道都應(yīng)當(dāng)設(shè)定具體的管理標(biāo)準(zhǔn)；第二，預(yù)處理子系統(tǒng)，它在發(fā)揮數(shù)據(jù)預(yù)處理功能時，應(yīng)當(dāng)按照一定的數(shù)據(jù)讀取規(guī)則，及時對數(shù)據(jù)進行過濾，提升網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)安全性；第三，知識抽取子系統(tǒng)，在對網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)實體關(guān)系予以識別時，應(yīng)當(dāng)依據(jù)識別器完成抽取任務(wù)；第四，知識融合子系統(tǒng)，在網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域中存在的風(fēng)險較為多樣，除了病毒漏洞外還會包含各種虛假數(shù)據(jù)，此時可以經(jīng)過對數(shù)據(jù)的整理融合，對漏洞等惡性侵害網(wǎng)絡(luò)安全的數(shù)據(jù)進行標(biāo)記，而且還可以在子系統(tǒng)中建立漏洞庫、病毒庫，從實體、關(guān)系、屬性上做好融合處理；第五，知識驗證子系統(tǒng)，于知識圖譜技術(shù)實現(xiàn)中，應(yīng)將網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)分為可驗證與不可驗證數(shù)據(jù)，而后對后者實施人工驗證，保證網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)足夠安全；第六，存儲檢索聯(lián)合處理子系統(tǒng)，對于網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)可以根據(jù)實際操作要求，對其展開深層次處理，借此在子系統(tǒng)成功研發(fā)后體現(xiàn)出系統(tǒng)功能價值。

(3)系統(tǒng)測試

在知識圖譜系統(tǒng)研發(fā)成功后，需進入系統(tǒng)測試階段，一要驗證功能完善性；二要分析系統(tǒng)可操作性，而后才能保證網(wǎng)絡(luò)安全在知識圖譜技術(shù)輔助下得到全面保障。在系統(tǒng)應(yīng)用中，可從查詢功能上展開全方位測試，結(jié)合相關(guān)實驗數(shù)據(jù)，可了解到，按照上述系統(tǒng)架構(gòu)研發(fā)而成的系統(tǒng)，在其實際運行階段，對系統(tǒng)漏洞進行查詢，隨著查詢次數(shù)的增加，整體消耗時間有所縮短，而按照攻擊行為進行查詢，二層查詢花費的時間要多于一層花費時間，其攻擊行為流程如（圖1）所示。由此證實，所研發(fā)的網(wǎng)絡(luò)安全知識圖譜查詢功能，對于網(wǎng)絡(luò)安全知識能夠達到漏洞查詢、系統(tǒng)檢測效果。相關(guān)人員在網(wǎng)絡(luò)平臺上辨別網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)安全性，應(yīng)依托知識圖譜技術(shù)進行研究，以此消除惡意行為數(shù)據(jù)。

圖1 攻擊行為流程圖

4 結(jié)論

在構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)安全知識圖譜過程中，要想充分體現(xiàn)出知識圖譜在互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的保障作用，應(yīng)當(dāng)從知識圖譜建模、優(yōu)化方案內(nèi)容、構(gòu)建方法創(chuàng)新、系統(tǒng)研發(fā)等方面著手，便于在知識圖譜技術(shù)的輔助下，對現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)安全系統(tǒng)起到補充作用，維護互聯(lián)網(wǎng)安全的同時，也能有效阻斷新型網(wǎng)絡(luò)病毒的傳播，為我國互聯(lián)網(wǎng)安全工作的開展給予保障。