申请/专利权人：陈镜冰;北京天融信网络安全技术有限公司

申请日：2023-08-28

公开（公告）日：2024-03-19

公开（公告）号：CN117725458A

主分类号：G06F18/24

分类号：G06F18/24;G06F18/25;G06F40/211;G06N3/0442;G06N3/045;G06N3/08

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.05#实质审查的生效;2024.03.19#公开

摘要：本申请实施例提供一种获取威胁情报样本数据生成模型的方法及装置，所述方法包括：将具有标签的各样本句子转换为线性序列，得到标签线性化样本数据集合；根据所述标签线性化样本数据集合对语言生成模型进行训练，以使所述语言生成模型学习各条标签线性化样本句子中的单词和标签的分布规律，得到目标语言生成模型；根据原始数据集对关系分类模型进行训练，得到一个目标关系分类模型，其中，所述原始数据集是包含分类标签的威胁情报样本数据；将所述目标语言生成模型和所述目标关系分类模型作为一个目标威胁情报样本数据生成模型。采用本申请实施例可通过语言生成模型生成数据，实现对威胁情报数据的增强，以此解决威胁情报的数据稀缺问题。

主权项：1.一种获取威胁情报样本数据生成模型的方法，其特征在于，所述方法包括：将具有标签的各样本句子转换为线性序列，得到标签线性化样本数据集合，其中，所述标签线性化样本数据集合包括多条标签线性化样本句子，且每条标签线性化样本句子是将相应实体标签中的各标签插入相应单词之间得到的；根据所述标签线性化样本数据集合对语言生成模型进行训练，以使所述语言生成模型学习各条标签线性化样本句子中的单词和标签的分布规律，得到目标语言生成模型；根据原始数据集训练关系分类模型，得到一个目标关系分类模型，其中，所述原始数据集是包含分类标签的威胁情报样本数据；将所述目标语言生成模型和所述目标关系分类模型作为一个目标威胁情报样本数据生成模型。

全文数据：

权利要求：

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