(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211058684.1 (22)申请日 2022.08.31 (71)申请人 哈尔滨工程大 学 地址 150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区南 通大街145号哈尔滨工程大学科技处 知识产权办公室 (72)发明人 刘泽超　刘瑞男　王福焱　申林山　 (51)Int.Cl. G06N 5/02(2006.01) G06F 40/295(2020.01) G06F 40/30(2020.01) (54)发明名称 一种基于极坐标系的时序网络安全知识图 谱链接预测方法 (57)摘要 本发明属于网络安全知识表示和知识图谱 补全技术领域， 具体涉及一种基于极坐标系的时 序网络安全知识图谱链接预测方法。 本发明将知 识图谱时间格式统一为开始时间和结束时间， 通 过时序知识 图谱嵌入模型时间变化表示为极坐 标系统中实体的缩放和旋转， 解决了知识图谱的 时间格式不一致和重复嵌入的问题； 采用极坐标 系统中映射嵌入模型， 使用系数和角度来区分不 同时间约束实体的嵌入， 以避免在单一维度中嵌 入产生相似的时间约束实体， 以解决时序嵌入的 相似性问题。 本发明通过将安全事件分割成五元 组并映射到极坐标向量当中去， 使得模型能更加 充分的捕捉实体和关系之间的交互信息， 从而达 到更准确的实体链接预测效果。 权利要求书2页 说明书5页 附图2页 CN 115456175 A 2022.12.09 CN 115456175 A 1.一种基于极坐标系的时序网络安全知识图谱链接预测方法， 其特征在于， 包括以下 步骤： 步骤1： 从网络安全知识图谱中抽取完整的五元组信息以及实体信 息， 对获取的数据进 行预处理， 形成以事 件为基础的五元组(h， r， t， [ τs， τe])集合； 其中， h、 t分别表示为实体集合中的头实体和尾实体， h， t属于实体集E； r∈R表示头实 体和尾实体之间的关系属于关系集R； [τs， τe]表示实体的时间跨度， τs表示开始时间， τe表 示事实的结束时间； 步骤2： 输入五元组集合， 并以向量方式均匀初始化所有实体、 关系、 时间戳， 并形成五 元组的向量形式(h， r， t， [ τs， τe])； 步骤3： 将提取的实体关系映射到极坐标系中， 并将训练模型分为模长 部分和角部分； 定义模长部分分量以向量方式表示为(hm， rm， tm， [τs， m， τe， m])， 通过映射函数 添加条件约束将时间无关实体转换为时间约束实体， 并 将 关 系 rm做 为 两 个 时 间 约 束 实 体 之 间 的 缩 放 变 换 ，最 后 通 过 奖 励 函 数 获取得分； 定义角部分分量 以向量方式表示为(ha， ra， ta， [τs， a， τe， a])， 通过时间约束hτ， a＝(ha+ τs， a)mod2π， tτ， a＝(ta+τe， a)mod2π来区分具有相同模量的时间约束实体， 最后通过奖励函数 fτ， m(hτ， m， rm， tτ， m)＝||sin((hτ， a+ra‑tτ， a)/2||1获取得分； 评分函数为： 其中， ε为输入五元组； 用来调整两 部分分量嵌入的比例； 步骤4： 利用知识表示学习方法中的核心思想确定损失函数， 不断进行梯度更新， 得到 最终的关系信息向量； 步骤4.1： 计算损失函数： 其中， ε为正样本， ε ′i为第i个负五元组； γ表示 固定边界； σ 为si gmoid 函数； 为正样本集； 为负样本集； 步骤4.2： 计算链接预测概 率p( ε′j| ε′i)； 其中， α 为温度采样； 步骤4.3： 重 复步骤3到步骤4， 持续更新五元组的评分函数， 得到概率分布， 直到遍历该 搜索任务中全部的五元组， 完成模型训练； 步骤5： 将缺失的事实(h， r， t缺失， [ τs， τe])放入模型当中， 模型则根据现有实体集输出所 有候选实体补全当前事实的概 率， 并按照不同需求， 选择合 适概率的候选实体。 2.根据权利要求1所述的一种基于极坐标系的时序网络安全知识图谱链接预测方法， 其特征在于： 步骤1中所述 实体集包括设备类实体和安全要 素类实体： 所述设备类实体包括权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115456175 A 2制造装备、 工业控制系统、 检测设备、 测试实验设备、 安全防护设备； 所述安全要 素类实体包 括操作系统、 安全日志、 控制设备型号、 控制管理软件、 网络漏洞攻击、 通信协议类型； 所述 关系集分为连接性关系和事件类 关系， 包括设备连接状态、 触发后门、 蠕虫木马、 溢出、 强力 攻击和弱口令、 业 务干扰、 信息泄漏、 拒绝 服务。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115456175 A 3