基于GCN-Transformer的空管系统网络威胁实体识别方

研究背景与问题

随着空中交通管理（Air Traffic Management, ATM）系统的数字化转型不断深入，网络安全风险日益凸显。特别是在大数据和人工智能技术广泛应用于空管领域后，网络威胁实体识别成为保障空管系统安全的关键环节。然而，传统的序列标注模型在处理文本数据时，往往难以有效捕捉文本的语法结构和语义依赖，导致识别准确率不高。因此，如何提高空管系统网络威胁实体的识别效率，成为当前亟待解决的问题。

研究方法

针对上述问题，本文提出了一种基于图卷积神经网络（Graph Convolutional Network, GCN）和Transformer的空管系统网络威胁实体识别方法。该方法首先利用GCN对空管系统日志数据进行特征提取，捕捉实体之间的关系；然后，将GCN提取的特征输入到Transformer模型中，进一步捕捉实体的语义依赖；最后，通过训练得到的模型对空管系统日志数据进行威胁实体识别。具体步骤如下： 1. 数据预处理：对空管系统日志数据进行清洗和标注，构建实体关系图。 2. 特征提取：利用GCN对实体关系图进行特征提取，得到实体的特征表示。 3. 语义捕捉：将GCN提取的特征输入到Transformer模型中，捕捉实体的语义依赖。 4. 模型训练：利用标注数据对模型进行训练，优化模型参数。 5. 实体识别：将训练好的模型应用于空管系统日志数据，识别网络威胁实体。

核心结果

实验结果表明，所提出的基于GCN-Transformer的空管系统网络威胁实体识别方法在识别准确率、召回率和F1值等方面均优于传统序列标注模型。具体来说，该方法在识别准确率方面提高了5.2%，召回率提高了4.8%，F1值提高了4.6%。此外，该方法在处理复杂文本数据时，表现出较强的鲁棒性和泛化能力。

结论与意义

本文提出的基于GCN-Transformer的空管系统网络威胁实体识别方法，能够有效提高空管系统网络威胁实体的识别准确率。该方法不仅为空管系统网络安全提供了有力保障，还为其他领域的数据挖掘和实体识别提供了新的思路。同时，该方法在实际应用中具有较高的实用价值，有助于提升空管系统的安全性和稳定性。

上一篇：基于综合信任约束的Q-learning无人机自组网安全路
下一篇：基于GCRS编码与DC-DT架构的智能干扰决策算法