Bert-BiLSTM-CRF融合的APT攻击实体识别与对齐研究

本文主要探讨了高级可持续威胁（Advanced Persistent Threats, APT）分析报告的有效利用问题，针对目前缺乏自动化方法生成结构化知识以及形成黑客组织特征画像的挑战，研究人员提出了一种基于深度学习的创新方法。该方法融合了BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）和双向长短期记忆网络（BiLSTM）与条件随机场（Conditional Random Fields, CRF）的APT攻击实体识别技术。 首先，作者定义了12种针对APT攻击的关键实体类别，这些类别涵盖了攻击相关的各种元素，如攻击者、目标、手段、时间等，以支持更精准的分析。他们利用BERT的预训练模型作为基础，BERT的预训练能力有助于捕捉文本中的语义信息，而BiLSTM则进一步学习上下文中的依赖关系，通过注意力机制来强调重要的特征。 接着，构建了一个集成BERT、BiLSTM和CRF的实体识别模型，这个模型能够有效地识别APT攻击中的实体，并对其进行标注。实验结果显示，这种方法在精确率（Precision）、召回率（Recall）和F1值上分别达到了0.9296、0.8733和0.9006，显著优于现有的实体识别模型，显示出其高效和准确性。 除了实体识别，论文还介绍了实体对齐这一关键技术，它能够将不同APT组织的相关实体对应起来，形成结构化的知识表示。即使在样本标注有限的情况下，该方法也能自动抽取APT攻击的知识，这为构建APT攻击知识图谱和追踪攻击源头提供了有力支持。 这篇研究论文的重要贡献在于提出了一种深度学习驱动的APT攻击实体识别与对齐方法，它不仅提高了APT分析的自动化程度，而且能够生成有价值的知识结构，为网络安全领域的威胁情报管理和威胁防御策略制定提供了科学依据。这项工作对于提升APT威胁分析的效率和准确度具有重要意义。