文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼: A
DOI: 10.19358/j.issn.2096-5133.2020.07.009
引用格式: 吳習(xí)沫,,朱廣宇,張雷. 安全類文章的多文本分類系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J].信息技術(shù)與網(wǎng)絡(luò)安全,,2020,,
39(7):52-56,60.
互聯(lián)網(wǎng)已成為信息傳播的普遍途徑,,然而,,由于互聯(lián)網(wǎng)中的冗余信息過多,各網(wǎng)站提供的標(biāo)簽沒有統(tǒng)一的分類標(biāo)準(zhǔn),,使得整合某一特定類的文章信息所消耗的時(shí)間成本和人力成本增加,。但目前為止,針對(duì)網(wǎng)絡(luò)安全類網(wǎng)站的技術(shù)類文章,,還沒有一套系統(tǒng)能夠很好地解決上述對(duì)應(yīng)問題,。
為迅速掌握最新的網(wǎng)絡(luò)安全信息,本文設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了基于CNN和LSTM混合模型的安全類文章多文本分類系統(tǒng),,該系統(tǒng)從多種來源收集安全類技術(shù)文本,,并將它們以特定格式匯總,自動(dòng)標(biāo)記匯總后的文章內(nèi)容,。就信息收集而言,,系統(tǒng)主要采集近一年的安全類技術(shù)文本,收集的目標(biāo)內(nèi)容主要包括文章內(nèi)容和網(wǎng)頁自帶的標(biāo)簽,,對(duì)于各網(wǎng)站自定義的文章標(biāo)簽,,可作為多標(biāo)簽的一部分,供用戶參考,。安全類文本與普通文本對(duì)比需要由多個(gè)標(biāo)簽對(duì)其進(jìn)行標(biāo)記分類處理,。因此安全類文本的分類要難于普通文本分類處理。
面向網(wǎng)絡(luò)安全數(shù)據(jù)高并發(fā)的安全類網(wǎng)站,,本文設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)了信息采集模塊,,該模塊主要實(shí)現(xiàn)了基于Scrapy框架的分布式爬蟲程序設(shè)計(jì),完成了多個(gè)安全類網(wǎng)站技術(shù)類文章的文本信息數(shù)據(jù)采集,。
本文設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了信息分類模塊,它負(fù)責(zé)對(duì)所獲得的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,、文本表示以及文本分類,,其中文本分類模塊具體提出了一種基于CNN和LSTM的混合分類模型,它綜合了CNN與LSTM的優(yōu)點(diǎn),,提高了模型的特征提取能力,。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,基于CNN和LSTM的混合分類模型達(dá)到了比較高的準(zhǔn)確率,,CNN和LSTM的混合模型的準(zhǔn)確率為91.99%,。CNN-LSTM與CNN、LSTM相比分類準(zhǔn)確率提高了1.79%和1.54%,。
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作者信息:
吳習(xí)沫,,朱廣宇,張 雷
(華北計(jì)算機(jī)系統(tǒng)工程研究所,,北京100083)