《電子技術應用》
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基于知識圖譜與本體驅動的數據建??蚣?
網絡安全與數據治理
徐睿1,2,劉金1,2,馮志1,2,張雅勤1,2,董偉1,2
1.中國信息安全研究院有限公司; 2.華北計算機系統工程研究所
摘要: 針對傳統數據建模方法在處理多維動態關系和異構數據集成方面的局限性,提出一種基于知識圖譜與動態本體驅動的數據建??蚣?。該框架利用知識圖譜靈活表達實體及關系的優勢,結合動態本體提供的語義約束,通過實體識別、屬性和關系自動映射等技術,將語義信息有效轉化為結構化數據模型,提升數據建模的自動化和標準化水平。案例分析表明,該框架可廣泛適用于復雜數據結構的語義表示、自動化知識抽取及跨系統的數據融合,展現了良好的通用性和應用價值。
中圖分類號:TP311.13文獻標識碼:ADOI:10.19358/j.issn.2097-1788.2025.08.006
引用格式:徐睿,劉金,馮志,等. 基于知識圖譜與本體驅動的數據建??蚣埽跩].網絡安全與數據治理,2025,44(8):39-45.
A data modeling framework driven by knowledge graphs and ontologies
Xu Rui 1,2,Liu Jin 1,2,Feng Zhi 1,2,Zhang Yaqin 1,2,Dong Wei 1,2
1. China Information Security Research Academy Co., Ltd.; 2. National Computer System Engineering Research Institute of China
Abstract: To address the limitations of traditional data modeling methods in handling multi-dimensional dynamic relationships and heterogeneous data integration, this paper proposes a data modeling framework driven by knowledge graphs and dynamic ontologies. The framework leverages the flexibility of knowledge graphs in representing entities and relationships, combines with the semantic constraints provided by dynamic ontologies, and through entity recognition, automatic mapping of attributes and relationships, and other techniques, effectively transforms semantic information into a structured data model, thereby enhancing the automation and standardization of data modeling. Case studies demonstrate that this framework is broadly applicable to semantic representation of complex data structures, automated knowledge extraction, and cross-system data integration, showcasing strong versatility and practical value.
Key words : knowledge graphs;ontologies;data modeling

引言

數據建模作為數據治理的核心任務,通常采用實體-關系模型,通過定義實體、屬性和關系等抽象結構來描述數據的語義,再映射為具體的數據庫表、字段及約束,從而實現數據的存儲與管理。然而,隨著數據量的迅猛增長以及業務需求的日益復雜,傳統的關系型數據建模方法逐漸暴露出諸多局限性。例如,傳統方法依賴于靜態的表結構和字段定義,難以有效處理多維度、動態變化的數據關系,也很難適應異構數據源的集成需求。隨著大數據、人工智能和知識圖譜等新興技術的快速發展,數據建模的范式也在發生深刻變化。

在這一背景下,知識圖譜和動態本體技術可以在數據治理領域發揮重要作用。知識圖譜通過圖結構表示實體及其關系,并能夠通過語義推理揭示數據之間的深層次聯系。本體則為知識圖譜提供了一個規范的語義框架,幫助明確各類實體及其屬性的定義及相互關系。知識圖譜和動態本體的結合,不僅提供了更靈活的建模手段,還能夠促進跨系統的數據集成,提升數據的語義理解與質量控制。

這一映射過程不僅是技術創新,也體現了對人類認知與理解世界方式的模擬。認知科學認為人類通過抽象符號、分類和關系表達知識,本體與知識圖譜正是構建這種抽象模型的工具。在智能化趨勢下,知識圖譜作為模擬人類認知的“圖式語言”,幫助機器理解、推理與學習數據,例如結合圖神經網絡(Graph Neural Network,GNN)進行推理與分析[1]。在網絡安全領域,知識圖譜能夠通過路徑推理識別攻擊者的潛在利用路徑(如漏洞→系統→攻擊者),或通過關系映射發現未修復漏洞的關聯防御措施。

在此基礎上,考慮到當前大部分業務系統的數據仍主要存儲于結構化數據庫中,而知識圖譜直接應用于業務系統的落地尚存在較大挑戰,因此本文提出一種基于知識圖譜和本體驅動的數據建??蚣堋Mㄟ^將知識圖譜中的實體、屬性和關系有效映射到數據庫表結構,實現從語義建模到結構化數據存儲的高效轉化;并結合威脅情報自動抽取、跨系統數據融合等業務應用場景驗證框架能力。


本文詳細內容請下載:

http://www.cowatch.cn/resource/share/2000006649


作者信息:

徐睿1,2,劉金1,2,馮志1,2,張雅勤1,2,董偉1,2

(1.中國信息安全研究院有限公司, 北京102209;

2.華北計算機系統工程研究所, 北京100083)


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