《電子技術(shù)應(yīng)用》
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基于知识图谱与本体驱动的数据建模框架
网络安全与数据治理
徐睿1,2,刘金1,2,冯志1,2,张雅勤1,2,董伟1,2
1.中国信息安全研究院有限公司; 2.华北计算机系统工程研究所
摘要: 针对传统数据建模方法在处理多维动态关系和异构数据集成方面的局限性,提出一种基于知识图谱与动态本体驱动的数据建模框架。该框架利用知识图谱灵活表达实体及关系的优势,结合动态本体提供的语义约束,通过实体识别、属性和关系自动映射等技术,将语义信息有效转化为结构化数据模型,提升数据建模的自动化和标准化水平。案例分析表明,该框架可广泛适用于复杂数据结构的语义表示、自动化知识抽取及跨系统的数据融合,展现了良好的通用性和应用价值。
關(guān)鍵詞: 知识图谱 动态本体 数据建模
中圖分類號:TP311.13文獻標(biāo)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(qū)動的數(shù)據(jù)建模框架[J].網(wǎng)絡(luò)安全與數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)建模作為數(shù)據(jù)治理的核心任務(wù),通常采用實體-關(guān)系模型,通過定義實體、屬性和關(guān)系等抽象結(jié)構(gòu)來描述數(shù)據(jù)的語義,再映射為具體的數(shù)據(jù)庫表、字段及約束,從而實現(xiàn)數(shù)據(jù)的存儲與管理。然而,隨著數(shù)據(jù)量的迅猛增長以及業(yè)務(wù)需求的日益復(fù)雜,傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)建模方法逐漸暴露出諸多局限性。例如,傳統(tǒng)方法依賴于靜態(tài)的表結(jié)構(gòu)和字段定義,難以有效處理多維度、動態(tài)變化的數(shù)據(jù)關(guān)系,也很難適應(yīng)異構(gòu)數(shù)據(jù)源的集成需求。隨著大數(shù)據(jù)、人工智能和知識圖譜等新興技術(shù)的快速發(fā)展,數(shù)據(jù)建模的范式也在發(fā)生深刻變化。

在這一背景下,知識圖譜和動態(tài)本體技術(shù)可以在數(shù)據(jù)治理領(lǐng)域發(fā)揮重要作用。知識圖譜通過圖結(jié)構(gòu)表示實體及其關(guān)系,并能夠通過語義推理揭示數(shù)據(jù)之間的深層次聯(lián)系。本體則為知識圖譜提供了一個規(guī)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(guān)系。知識圖譜和動態(tài)本體的結(jié)合,不僅提供了更靈活的建模手段,還能夠促進跨系統(tǒng)的數(shù)據(jù)集成,提升數(shù)據(jù)的語義理解與質(zhì)量控制。

這一映射過程不僅是技術(shù)創(chuàng)新,也體現(xiàn)了對人類認(rèn)知與理解世界方式的模擬。認(rèn)知科學(xué)認(rèn)為人類通過抽象符號、分類和關(guān)系表達知識,本體與知識圖譜正是構(gòu)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(rèn)知的“圖式語言”,幫助機器理解、推理與學(xué)習(xí)數(shù)據(jù),例如結(jié)合圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Graph Neural Network,GNN)進行推理與分析[1]。在網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)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(tǒng)→攻擊者),或通過關(guān)系映射發(fā)現(xiàn)未修復(fù)漏洞的關(guān)聯(lián)防御措施。

在此基礎(chǔ)上,考慮到當(dāng)前大部分業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)仍主要存儲于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫中,而知識圖譜直接應(yīng)用于業(yè)務(wù)系統(tǒng)的落地尚存在較大挑戰(zhàn),因此本文提出一種基于知識圖譜和本體驅(qū)動的數(shù)據(jù)建模框架。通過將知識圖譜中的實體、屬性和關(guān)系有效映射到數(shù)據(jù)庫表結(jié)構(gòu),實現(xiàn)從語義建模到結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲的高效轉(zhuǎn)化;并結(jié)合威脅情報自動抽取、跨系統(tǒng)數(shù)據(jù)融合等業(yè)務(wù)應(yīng)用場景驗證框架能力。


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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(tǒng)工程研究所, 北京100083)


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