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基于知识图谱的战场通信网络数字建模技术

2020-04-01张立达蔡萌张君毅

计算机与网络 2020年21期
关键词:通信网络知识图谱

张立达 蔡萌 张君毅

摘要:随着信息化建设的快速发展和广泛应用,军队对战场通信网络的依赖性越来越大,对战场通信网络的仿真建模需求不断增多。针对战场通信网络数字建模问题,分析了当前存在的困境及国内外发展现状,总结了当前的技术发展趋势。结合国内外技术发展及工程实践,就战场通信网络数字建模问题进行了讨论,提出了基于知识图谱的战场通信网络数字建模技术并就其在战场通信网络安全方面的应用进行了探讨。

关键词:战场网络;通信网络;数字建模;知识图谱

中图分类号:TP271文献标志码:A文章编号:1008-1739(2020)21-56-4

0引言

习近平总书记指出,“在信息时代,网络安全对国家安全牵一发而动全身,同许多其他方面的安全都有着密切关系”。随着不同手段、不同形式的战场通信手段的快速发展和通信网络装备的建设,战场通信网络安全更为重要,其安全性能的优劣直接影响作战指挥、通信保障、火力控制等方面。战场通信网络安全已成为关系军队实际作战的重大问题。

在前期大量研究工作的基础上,研究了基于知识图谱的战场通信网络数字建模技术并就其在战场通信网络安全方面的应用进行了探讨。

1需求分析

国外方面,为应对战场通信网络安全威胁带来的挑战,美国国防部提出前出作战理念,即在其他国家进行网络作战,而不是在本土进行,以此来遏制对手。对战场通信网络的仿真成为一些国外研究机构的研究重点。

在计算机网络仿真环境建设方面,美国国家科学基金(NSF)和国土安全高级研究开发计划署(HSARPA)联合研制开发的大型综合试验床,目标是创建、维护和支持一个协作和中立的计算机网络仿真环境,使研究者能够直观方便地分析、评估各种网络行为,尤其是对网络攻防的测试与评估,DETER计划也是网络建模与仿真方面最有影响的项目[1]。

在战场通信网络综合仿真环境建设方面,开发了针对特定类型网络攻击的、严密的、符合实际的测试框架EMIST计划,实际上是一个由多个半实物试验床组合而成的战场通信网络综合仿真环境。

在安全和系统建模方面,开发了MoSES项目,主要研究大规模通信网络系统及其安全性仿真,已经成功对DDOS攻击、蠕虫传播以及BGP攻击等安全问题进行了攻防仿真。

与国外相比,国内研究相对落后,尚处于起步阶段。近年来,随着欧美国家对一些先进技术出口的管控和限制,我国科研机构也对战场通信网络仿真技术进行了研究和探索,取得了一定的研究成果。

目前,国内关于战场通信网络数字建模技术的研究较少,战场通信网络数字模型方面虽然取得了一定成果,但是通信网络建模标准和理论尚不完善,实物成果暂不能与实际战场网络环境紧密结合,对战场通信网络环境和安全性能评估所起作用比较有限。研究战场通信网络数字建模的原理、准则、方法和评估体系,探索通过战场通信网络知识图谱实现网络安全威胁程度的智能评估,是国内外相关研究的主要方向。

2知识图谱的引入

知识图谱是人工智能关键技术之一[2],以更接近人类认知世界的形式,将客观世界的概念、实体、事件及其之间的关系形成一张语义网络图,是一种更好地组织、管理和利用大数据的方式。

建立战场通信网络知识图谱的方法基本遵循知识抽取、知识融合和知识推理3个典型过程,但在知识抽取的具体實施方式上有所区别。在以互联网为代表的通常业务场景下,从海量文本信息中抽取实体并建立实体间关系。这是一个自下而上,从具体到抽象的过程,采用的是归纳方式,特征是先有实体、再寻找实体间的关系。战场通信网络不存在海量文本数据,不具备通常方法得以实施所依赖的条件,而且战场通信网络的特征之间的关系不是简单、明确的关系,而是复杂、隐含的关系。综上,本文采用演绎的方式,依靠领域知识,根据已掌握的关系战场通信网络知识图谱,使用标签方法对实体外延进行不断发散。

战场通信网络知识图谱的构建过程如图1所示,主要包括战场通信网络知识抽取、战场通信网络知识融合和战场通信网络知识推理3个步骤。

战场通信网络知识抽取从结构化、半结构化和非结构化原始网络数据中抽取网络节点、节点属性和网络节点与要素关联关系等。战场通信网络知识融合是针对清洗后的网络知识数据,将不同通信手段、不同知识来源的知识按统一规范标准进行异构数据整合。经过对网络知识数据进行本体抽取、质量评估后的数据,通过知识推理形成高质量的战场通信网络知识图谱,并以图的方式进行结构化存储。

标签是用户根据主观的认知和理解,用自由的词汇对文章、图片、视频等各种形态的网络资源进行描述[3]。充分利用标签有效地组织和分析战场通信网络知识数据,不仅有助于发现不同战场通信手段、通信网络特征的精准属性及之间的关系,而且可以避免传统的刚性分类方式问题和一个事务只能属于某一类别的问题,将有助于对战场通信网络进行准确的建模。

3基于演绎法的数字模型的建立

模型建立主要有以下几个步骤。

(1)对中心概念进行发散

采用头脑风暴的方法,为特定的战场通信网络打标签。标签可以分为2类:一是战场通信网络的属性,例如网络设备、传输链路等;二是战场通信网络的特征,例如语音业务、网络拓扑等,如图2所示。

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