一种基于改进Bert模型的信息安全漏洞分类方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）

本发明涉及信息安全和自然语言处理技术领域，具体涉及一种基于改进Bert模型的信息安全漏洞分类方法，包括步骤a、数据预处理，从语料库中搜集所有漏洞信息数据作为数据集，通过过滤和清洗的方式对数据集进行预处理，其数据集格式为<漏洞文本描述，漏洞类别>；采用分词方式将数据集分为一个个字作为输入序列X＝(x1，x2，…，xn)。本发明首先对数据进行清洗和过滤，剔除数据集中的噪音数据，可提升信息安全漏洞分类模型的表现；本发明其次引入基于预训练的Bert模型对漏洞进行分类；最后在词嵌入层加入对抗训练FGM、双向编码器后加入多样本随机丢弃(multi‑sample dropout)和标签平滑Focal Loss等技巧提升模型鲁棒性和泛化能力，进一步提升漏洞分类的准确率。

《一种基于改进Bert模型的信息安全漏洞分类方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）》是一发明专利，专利号为 2021112272929，当前法律状态为已下证，由南通大学提出申请，发明人为王杰华;石锴;武卫翔;张金宝;朱飞宇，申请日期为2021-10-21，公开（公告）日期为2022-01-21，国际专利分类号（IPC）为 G06F21/57(2013.01)I;G06K9/62(2022.01)I;G06N3/04(2006.01)I;G06N3/08(2006.01)I，高新资质：未报高企。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明涉及信息安全和自然语言处理技术领域，具体涉及一种基于改进Bert模型的信息安全漏洞分类方法，包括步骤a、数据预处理，从语料库中搜集所有漏洞信息数据作为数据集，通过过滤和清洗的方式对数据集进行预处理，其数据集格式为<漏洞文本描述，漏洞类别>；采用分词方式将数据集分为一个个字作为输入序列X＝(x1，x2，…，xn)。本发明首先对数据进行清洗和过滤，剔除数据集中的噪音数据，可提升信息安全漏洞分类模型的表现；本发明其次引入基于预训练的Bert模型对漏洞进行分类；最后在词嵌入层加入对抗训练FGM、双向编码器后加入多样本随机丢弃(multi‑sample dropout)和标签平滑Focal Loss等技巧提升模型鲁棒性和泛化能力，进一步提升漏洞分类的准确率。

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