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2021年 第22卷 第9期

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《信息与电子工程前沿（英文）》 >> 2021年 第22卷 第9期 doi: 10.1631/FITEE.2000286

网络空间安全命名实体识别综述

1云南大学软件学院，中国昆明市，650091；2云南省软件工程重点实验室，中国昆明市，650091；3网络空间工程研究中心，中国昆明市，650091

收稿日期： 2020-06-13 录用日期： 2021-09-10 发布日期： 2021-09-10
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摘要

随着互联网技术飞速发展和大数据时代到来，越来越多网络空间安全文本出现在互联网上。这些文本不仅包括安全概念、事件、工具、指南和政策，还包括风险管理方法、最佳实践、保证和技术等。整合大规模、异构和非结构化的网络空间安全信息，对网络空间安全实体进行识别和分类，有助于处理和解决网络空间安全问题。由于网络空间安全领域文本的复杂性和多样性，使用传统的命名实体识别（NER）方法难以识别该领域中的安全实体。本文介绍该领域NER的各种方法和技术，包括基于规则的方法、基于字典的方法和基于机器学习的方法，并讨论该领域NER研究面临的问题，如实体词组的结合与分离、非标准化的命名约定、缩写和大量嵌套等。最后，提出NER在网络空间安全方面的3个研究方向：（1）应用无监督或半监督技术；（2）开发更全面的网络空间安全本体；（3）应用更加有效的深度学习模型。

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