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威胁情报分析可为网络攻防提供有效的攻防信息，而细粒度的挖掘即网络威胁情报数据中的安全实体及实体间的关系，是网络威胁情报分析研究的热点。传统的机器学习算法，在被应用到大规模网络威胁情报数据分析中时，面临着稀疏、高维等问题，进而难以有效地捕获网络信息。为此，针对网络安全漏洞的分类问题，文中提出了一种基于漏洞威胁模式的网络表示学习算法——HSEN2vec。该算法旨在最大限度地捕获异构安全实体网络的结构和语义信息，并从中获得安全实体的低维向量表示。该算法首先基于漏泂威胁模式获取异枃安全实体网络的结枃信息，随后通过 Skip-gram模型建模，并通过负采样技术进行有效预测进而得到最终的向量表示。实验结果表明，在囯家安全漏洞数据上，与其他方法相比，利用所提算法进行漏洞分类的准确率等评价指标有所提升。
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