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龙图腾网获悉西安电子科技大学;西安联飞智能装备研究院有限责任公司申请的专利基于多源漏洞数据的完备知识图谱构建方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116756341B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310754183.5，技术领域涉及：G06F16/36；该发明授权基于多源漏洞数据的完备知识图谱构建方法是由李腾;李思琦;崔金玉;唐智亮;任梓豪;马卓;李德彪设计研发完成，并于2023-06-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多源漏洞数据的完备知识图谱构建方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多源漏洞数据的完备知识图谱构建方法，主要解决当前漏洞数据来源复杂、漏洞库中关系缺失的问题。包括：1进行多源漏洞数据收集，数据来源于CVE、CWE、CAPEC以及安全社区中记录的非结构化漏洞数据；2对描述非结构化漏洞信息的句子进行规范化处理，进行句子边界检测和名词短语归一化；3对处理后的句子进行语义角色标记，提取句子角色构造数据三元组，并生成漏洞知识图谱；4使用node2vec将漏洞知识图谱中的节点和关系表示到低维稠密的向量空间中，对图嵌入结果进行相似度计算；6通过链接预测补全缺失关系，得到完备知识图谱。本发明能够建立完备漏洞数据库，有效提高漏洞检索效率。

本发明授权基于多源漏洞数据的完备知识图谱构建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多源漏洞数据的完备知识图谱构建方法，其特征在于，包括： 1获取结构化漏洞数据： 从CVE漏洞数据集、CWE漏洞数据集和CAPEC漏洞数据集中获取数据，包括获取CVE-1999到CVE-2022的25万条漏洞数据、从CWE4.9版本的Softwaredevelopment中获取CWE-699系列、通过CAPEC快速访问列表的攻击机制中获取CAPEC漏洞数据，由这三部分漏洞数据共同构成结构化漏洞数据； 2获取非结构化漏洞数据，并进行预处理： 2a从安全社区和技术报告中获取描述非结构化漏洞信息的句子，作为非结构化漏洞数据，并对其进行边界检测，即使用常规的标点符号以及项目符号、枚举编号、标题作为句子分隔符，确定边界，实现句子标记化处理； 2b将标记化处理后句子中出现的不同名词短语以及动词的同义词映射到构建的字典中，并将映射结果相同的不同动词确定为表示同一动作，对其进行归一化处理； 2c使用词性标注和依存句法分析，检测被动语态的句子并判断其中是否缺失主语，若缺失则为隐藏主语，反之为显示主语；对于显示主语的句子直接进行交换主语和宾语对象位置的句式转换，对于隐藏主语的句子则根据上下文分析缺失的主语，进行句子补全后再进行句式转换；得到预处理后非结构化漏洞数据； 3提取漏洞数据三元组： 对结构化漏洞数据与预处理后非结构化漏洞数据进行三元组标准化处理，将其整理成头实体、关系、尾实体的形式，即三元组head,relation,tail；其中，使用语义角色标记SRL提取预处理后非结构化漏洞数据中每个标记化处理后句子的一个动词节点和两个名词节点，并使用因果性判断两个名词节点中的发出动作者与接受动作者，确定头实体和尾实体； 4基于漏洞数据构建本体： 在预处理后非结构化漏洞数据中，选择与CVE、CWE和CAPEC漏洞数据集类型相同的漏洞数据，将其与步骤1中获取的结构化漏洞数据共同作为本体，再对本体的公共属性进行筛选，即选择ID、Name、Description、RelatedWeaknesses作为公共属性字段存入数据库，并删除其余字段； 5构造完备知识图谱： 5a将结构化漏洞数据和非结构化漏洞信息提取的三元组数据，存储到Neo4j图数据库中，构建尚未完备的知识图谱； 5b使用node2vec模型将漏洞知识图谱中的节点和关系表示到低维稠密的向量空间，将图结构以向量形式进行表示； 5c在向量表示后的图结构中，根据一对节点x,y的邻居定义启发式得分heuristicscores，根据共同邻居节点的链接情况为每个邻居节点设置权重，并使用其加权和作为节点对的相似度； 5d通过分析漏洞详细描述信息Description字段，验证推理得到的关系是否真实存在，若存在则将缺失关系补全，若不存在则舍弃该关系；得到完备知识图谱。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人西安电子科技大学;西安联飞智能装备研究院有限责任公司，其通讯地址为：710071 陕西省西安市雁塔区太白南路2号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。