网络安全知识图谱可视化系统
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案例介绍
本项目将通过监控用户对网络的访问，通过人工智能检测其行为是否正常，一旦发现非法行为，将对该IP行为进行终止，并封锁其IP，通过一种集合自注意力机制和软注意力机制的层次注意力模型作为提取器，依次来检测用户行为，从而判断其操作是否正常，此举提升了传统注意力机制无法对特征进行监控，也不具有可解释性。知识图谱使Artificial Intelligence有能够思考的能力，且其
处理的数据量越多，AI的处理性能会越强大，其还能帮助我们挖掘，获取沉淀的知识，以用于进一步完善知识库。我们用scrapy建立一个爬虫系统，设立一个独特的反爬机制，防止外界对系统的攻击等异常行为。用Neo4j图形数据库将获取到的概念词以及概念词之间的关系来进行储存，还能将查询的数据导出为JSON和XLS格式,通过使用Apache Lucence的索引以此来呈现出一个可视化的网络安全系统。
处理的数据量越多，AI的处理性能会越强大，其还能帮助我们挖掘，获取沉淀的知识，以用于进一步完善知识库。我们用scrapy建立一个爬虫系统，设立一个独特的反爬机制，防止外界对系统的攻击等异常行为。用Neo4j图形数据库将获取到的概念词以及概念词之间的关系来进行储存，还能将查询的数据导出为JSON和XLS格式,通过使用Apache Lucence的索引以此来呈现出一个可视化的网络安全系统。
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本项目将通过监控用户对网络的访问，通过人工智能检测其行为是否正常，一旦发现非法行为，将对该IP行为进行终止，并封锁其IP，通过一种集合自注意力机制和软注意力机制的层次注意力模型作为提取器，依次来检测用户行为，从而判断其操作是否正常，此举提升了传统注意力机制无法对特征进行监控，也不具有可解释性。知识图谱使Artificial Intelligence有能够思考的能力，且其
处理的数据量越多，AI的处理性能会越强大，其还能帮助我们挖掘，获取沉淀的知识，以用于进一步完善知识库。我们用scrapy建立一个爬虫系统，设立一个独特的反爬机制，防止外界对系统的攻击等异常行为。用Neo4j图形数据库将获取到的概念词以及概念词之间的关系来进行储存，还能将查询的数据导出为JSON和XLS格式,通过使用Apache Lucence的索引以此来呈现出一个可视化的网络安全系统。
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