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內容簡介： 面对日益复杂化、持续化、组织化、武器化的网络攻击，世界各地越来越多的组织和个人开始利用和共享网络威胁情报以全面了解快速演变的网络威胁形势，防范网络攻击。随着威胁情报技术的快速推进，威胁情报来源广、种类多、数量大、更新快等特性给威胁情报的多源获取和可信感知带来了一系列新的挑战难题：威胁情报源可信性评估中存在信任因子考虑不足、信任因子权重分配主观性的问题；情报内容本身可信评估机制的缺失问题；威胁情报中基础设施节点的威胁类型标记效率低和准确率低的问题等。 笔者围绕大数据环境中威胁情报的可信感知问题，分别从如何设计准确的情报源可信性评估方法、如何度量和分析威胁情报内容本身的可信性、如何设计有效的基于异质图卷积网络的威胁类型智能识别方法三个方面展开研究，提出了一系列的新方法和新模型。 關於作者： 高雅丽，女，博士，北京邮电大学网络空间安全学院特聘副研究员。主要研究方向：网络安全、信任管理与计算。作为项目负责人承担国家自然科学基金青年科学基金项目和博士后科学基金面上资助项目，作为骨干成员参加国家重点研发、国自然等多项项目。在IEEE TKDE、IEEE IOTJ等共发表学术论文20余篇，申请发明专利20余项。

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