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| 編輯推薦： |
1、从技术维度讲解如何让计算机实现人类的认知。
2、从技术上讲维度更丰富、技术具有独到之处。
3、阐幽显微，系统介绍团队在长期研究过程中获得的成果和发展脉络，让读者（特别是从事网络空间安全研究的读者）得到启发。
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| 內容簡介： |
本书主要介绍MDATA认知模型的理论及应用。首先，本书通过分析人类认知过程，介绍MDATA认知模型的定义、组成部分及工作原理。然后，本书从MDATA认知模型的知识表示与管理、知识获取、知识利用这3个角度分别介绍MDATA认知模型的关键技术和实现方案。最后，本书从网络攻击研判、开源情报分析、网络舆情分析、网络空间安全测评等网络安全领域的主要应用出发，介绍MDATA认知模型如何应用于对网络空间安全事件的认知。
本书适合高等院校网络安全相关专业的本科生和硕士生阅读，也可供从事网络安全、人工智能等领域相关工作的技术人员和研究者参考。
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| 關於作者： |
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贾焰教授，2021年6月，入选中国工程院2021年院士增选评审候选人名单，曾就职于国防科技大学，现就职于哈尔滨工业大学（深圳），主要研究方向包括网络空间安全、大数据分析和人工智能；担任863高技术计划信息安全主题专家组委员，国际和国内专业的大数据分析和信息安全专家，中国计算机学会计算机安全专业委员会常务委员，数据库专业委员会委员。国际会议IEEE DSC 和国际论坛FFD发起人和指导委员会负责人，中文信息学会常务理事和专委会主任；担任《通信学报》《网络与信息安全学报》等近10个期刊的编委。 发表进入SCI/EI论文242篇，出版专著5部，获授权中国发明专利82项，获软件著作权62项，参与制定国家行业标准7项。获得国家科技进步二等奖4项，省部级/军队科技进步一等奖7项。 顾钊铨 主要研究方向为网络空间安全、大数据分析等。 已出版专著有： 贾焰，顾钊铨，李爱萍（音）. 《MDATA：A New Knowledge Representation Model:Theory， Methods and Applications，9783030715908》，Springer，2021年。 贾焰，方滨兴，顾钊铨，等.《网络安全态势感知》，2020年。 方滨兴，顾钊铨，等. 《人工智能安全》，2020年。
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| 目錄：
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第1章 认知模型概述 001
1.1 网络空间安全的背景 001
1.1.1 网络空间安全事件 002
1.1.2 网络空间安全事件的三大特性 003
1.1.3 研判网络空间安全事件的需求和挑战 004
1.2 认知模型的概念及其发展历史 005
1.2.1 认知模型的概念 005
1.2.2 认知模型的发展历史 006
1.3 MDATA认知模型 014
1.3.1 MDATA认知模型的定义 014
1.3.2 MDATA认知模型的组成部分 015
1.3.3 MDATA认知模型的工作原理 021
1.3.4 MDATA认知模型的创新与贡献 021
1.4 本章小结 022
参考文献 023
第2章 MDATA认知模型知识表示与管理 025
2.1 知识表示与管理的基本概念和研究现状 025
2.1.1 知识表示与管理的基本概念 025
2.1.2 知识表示法的研究现状 026
2.1.3 知识管理方法的研究现状 032
2.2 知识表示与管理的需求与挑战 035
2.2.1 知识表示与管理的需求 035
2.2.2 知识表示与管理的挑战 035
2.3 MDATA认知模型知识表示与管理方法 039
2.3.1 MDATA认知模型知识表示法 039
2.3.2 基于时空信息的MDATA认知模型联合嵌入方法 041
2.3.3 MDATA认知模型特性分析 045
2.3.4 MDATA认知模型知识管理方法 047
2.3.5 索引压缩方法 053
2.4 本章小结 056
参考文献 057
第3章 MDATA认知模型知识获取 059
3.1 知识获取的基本概念和相关方法 059
3.1.1 知识获取的基本概念 059
3.1.2 已有的知识抽取方法 061
3.1.3 已有的知识推演方法 065
3.2 知识获取的需求与挑战 070
3.2.1 知识获取的需求 071
3.2.2 知识获取的挑战 071
3.3 MDATA认知模型的知识抽取方法 075
3.3.1 基于网络空间安全本体模型的MDATA认知模型知识
抽取方法 075
3.3.2 基于远程监督的MDATA认知模型关系抽取方法 077
3.3.3 基于实体链接的MDATA认知模型时空属性抽取方法 079
3.4 MDATA认知模型的知识推演方法 080
3.4.1 面向网络空间安全关系的MDATA认知模型知识
推演方法 081
3.4.2 面向网络空间安全事件序列的MDATA认知模型知识
推演方法 082
3.5 本章小结 083
参考文献 084
第4章 MDATA认知模型知识利用 086
4.1 知识利用的基本概念和相关技术 086
4.1.1 知识利用的基本概念 086
4.1.2 子图匹配 088
4.1.3 可达路径计算 091
4.1.4 基于标签的子图查询 097
4.2 知识利用的需求与挑战 099
4.3 MDATA认知模型的知识利用方法 100
4.3.1 MDATA认知模型的子图匹配方法 100
4.3.2 MDATA认知模型的可达路径计算方法 104
4.3.3 MDATA认知模型的基于标签的子图查询方法 109
4.3.4 MDATA认知模型的分布协同知识利用方法 110
4.4 本章小结 112
参考文献 113
第5章 MDATA认知模型在网络攻击研判中的应用 115
5.1 已有的网络攻击检测与研判技术 115
5.1.1 基于特征匹配的单步攻击检测方法 116
5.1.2 基于机器学习的单步攻击检测方法 117
5.1.3 基于深度学习的单步攻击检测方法 119
5.1.4 基于溯源图的多步攻击检测方法 120
5.1.5 基于相关性的多步攻击检测方法 122
5.2 网络攻击研判面临的问题 124
5.3 MDATA认知模型的网络攻击研判技术 124
5.3.1 MDATA认知模型的有效攻击研判方法 125
5.3.2 MDATA认知模型的跨域攻击研判方法 133
5.3.3 MDATA认知模型自演化的未知攻击研判方法 135
5.4 基于MDATA认知模型的 网络攻击研判系统YHSAS 136
5.4.1 YHSAS系统的体系架构和功能介绍 137
5.4.2 YHSAS系统的典型应用及其效果 144
5.5 本章小结 145
参考文献 145
第6章 MDATA认知模型在开源情报分析中的应用 149
6.1 开源情报分析概述 149
6.1.1 开源信息和数据的多源采集技术 150
6.1.2 开源情报分析的情报要素抽取技术 155
6.1.3 开源情报分析的知识关联和推理技术 158
6.2 开源情报分析的难点与挑战 162
6.3 MDATA认知模型的开源情报分析技术 162
6.3.1 面向开源情报时空演化的MDATA认知模型知识表示技术 163
6.3.2 面向巨规模开源情报的MDATA认知模型抽取与计算技术 165
6.3.3 面向情报线索复杂关联的MDATA认知模型知识推演与
利用技术 168
6.4 基于MDATA认知模型的开源 情报分析系统——天箭系统 173
6.4.1 天箭系统的体系架构和功能介绍 173
6.4.2 天箭系统的典型应用及其效果 177
6.5 本章小结 181
参考文献 181
第7章 MDATA认知模型在网络舆情分析中的应用 183
7.1 网络舆情分析的概念与技术背景 183
7.1.1 自媒体时代的信息传播规律 183
7.1.2 舆情事件的生命周期 184
7.1.3 网络舆情分析的概念与已有技术 185
7.1.4 舆情分析的难点与挑战 189
7.2 基于MDATA认知模型的网络舆情分析技术 190
7.2.1 面向网络舆情时空演化的MDATA认知模型知识表示法 191
7.2.2 面向数据巨规模社区群体的MDATA认知模型知识获取法 193
7.2.3 面向舆情话题复杂关联的MDATA认知模型知识利用法 197
7.3 基于MDATA认知模型的网络舆情分析系统——鹰击系统 199
7.3.1 鹰击系统的体系架构和功能介绍 200
7.3.2 鹰击系统的网络舆情监测典型应用及其效果 201
7.4 本章小结 206
参考文献 206
第8章 MDATA认知模型在网络空间安全测评中的应用 208
8.1 网络空间安全测评技术的研究现状 208
8.1.1 信息系统安全等级保护 209
8.1.2 信息系统风险评估 210
8.1.3 基于实战的网络空间安全测评 211
8.2 网络空间安全测评面临的挑战 213
8.3 基于MDATA认知模型的网络空间安全测评过程 214
8.3.1 基于MDATA认知模型的测评准备 216
8.3.2 基于MDATA认知模型的测评方案构建 216
8.3.3 基于MDATA认知模型的测评方案执行 217
8.3.4 基于MDATA认知模型的测评结果量化评估 218
8.4 基于MDATA认知模型的鹏城网络靶场安全测评实例 221
8.4.1 基于MDATA认知模型的测评准备 221
8.4.2 基于MDATA认知模型的测评方案生成 223
8.4.3 基于MDATA认知模型的测评方案执行 224
8.4.4 基于MDATA认知模型的测评结果量化评估 225
8.5 本章小结 225
参考文献 226
附录 中英对照表 227
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