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unstructured big data Threat Intelligence Parallel mining Algorithm

big data mining and Analytics 2024年第2期7卷 531-546页

作者： Zhihua Li Xinye Yu Tao Wei Junhao Qian School of Artificial Intelligence and Computer Science Jiangnan UniversityWuxi 214122China School of IoT Engineering Jiangnan UniversityWuxi 214122China

To efficiently mine threat intelligence from the vast array of open-source cybersecurity analysis reports on the web,we have developed the Parallel Deep Forest-based Multi-Label Classification(PDFMLC)***,open-source cybersecurity analysis reports are collected and converted into a standardized text ***,five tactics category labels are annotated,creating a multi-label dataset for tactics *** the limitations of low execution efficiency and scalability in the sequential deep forest algorithm,our PDFMLC algorithm employs broadcast variables and the Lempel-Ziv-Welch(LZW)algorithm,significantly enhancing its acceleration ***,our proposed PDFMLC algorithm incorporates label mutual information from the established dataset as input *** captures latent label associations,significantly improving classification ***,we present the PDFMLC-based Threat Intelligence mining(PDFMLC-TIM)*** results demonstrate that the PDFMLC algorithm exhibits exceptional node scalability and execution ***,the PDFMLC-TIM method proficiently conducts text classification on cybersecurity analysis reports,extracting tactics entities to construct comprehensive threat *** a result,successfully formatted STIX2.1 threat intelligence is established.

关键词： unstructured big data mining parallel deep forest multi-label classification algorithm threat intelligence

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