一种基于知识图谱的勒索攻击发动者预测方法及系统
# 热门搜索 #
大模型
人工智能
openai
融资
chatGPT
AITNT公众号
AITNT APP
AITNT交流群
搜索
首页
AI资讯
AI技术研报
AI监管政策
AI产品测评
AI商业项目
AI产品热榜
AI专利库
寻求报道
一种基于知识图谱的勒索攻击发动者预测方法及系统
申请号:
CN202510225989
申请日期:
2025-02-27
公开号:
CN120217361A
公开日期:
2025-06-27
类型:
发明专利
摘要
本说明书实施例提供了一种基于知识图谱的勒索攻击发动者预测方法及系统,其中,方法包括:搜集勒索攻击情报数据,识别受害者相关信息,对受害者相关信息进行扩充,得到勒索攻击数据;其中受害者相关信息包括:受害者的国家、行业和企业规模;基于所述勒索攻击数据,对勒索攻击数据中的攻击实体和关系进行识别,构建勒索攻击知识图谱;基于所述勒索攻击知识图谱对新搜集的勒索攻击情报数据进行分析,预测最可能的发动攻击的勒索组织。
技术关键词
BERT模型
实体
组织
数据
计算机可执行指令
三元组
关系
知识图谱构建
核心
规模
企业
预测系统
文本
处理器
画像
电子设备
模块
参数
系统为您推荐了相关专利信息
1
一种基于LLaVA多模态大模型的虫草识别方法及系统
识别方法
特征提取算法
细粒度分类
多模态数据采集
多模态特征融合
2
一种应用于深度强化学习网络的错误定位修复方法
蜕变关系
深度强化学习模型
无标签数据
网络
验证修复方法
3
一种组装设备
电器盒组件
组装设备
打螺钉装置
定位单元
机器人
4
数据处理方法、装置、电子设备、存储介质及程序产品
数据处理方法
处理器
通道
时间段
数据处理装置
5
智能动脉导管灌注化疗系统
顶点
医学影像数据
导管
网络拓扑
肿瘤