← 研踪 PaperTrail软件学报:jos:7682 · 记录 #1
基于MCP智能体的通用威胁情报知识图谱构建方法
来源日期 2026-07-15
来源记录日期 2026-07-15
雷达观测 2026-11-05 00:19
摘要
随着网络攻击的复杂性不断增加, 威胁情报的收集与整合面临着分散化问题. 在此背景下, 企业开始构建私有化的威胁情报知识图谱系统. 然而传统构建方法效率低下, 因实体关系抽取不准确而难以有效发挥作用. 为解决以上问题, 提出一种基于MCP (model context protocol)智能体的通用威胁情报知识图谱构建框架OPFA (one prompt for all). 通过动态语义主体定位, 微调大语言模型的提示词模板, 从而驱动智能体对威胁实体关系进行抽取. 威胁实体关系将作为知识图谱的节点与边被自动化创建, 通过实体属性值匹配以关联威胁情报, 形成完整的知识图谱. 接着, 系统会针对关键威胁实体(如漏洞、恶意样本)拉取MCP资源从而完成订制化的知识图谱扩充. 实验表明, 智能体不仅能够提升威胁实体和实体关系抽取的精确率(分别为97.22%和97.83%)、召回率(分别为90.91%和95.52%)与F1值(分别为94.44%和96.66%), 还能有效提高知识图谱的构建效率.
论文发现出处
这些页面提供论文线索，不代表同行评审或质量认证。
发表信息与关联版本
软件学报 ↗2026 · 正式发表 · DOI: 10.13328/j.cnki.jos.007682
观测到的版本
平台记录号代表本站观测到的元数据变化，不是作者修订号。来源日期仅到月份或年份时，按该月或该年首日存档。
记录 #1 · 2026-07-15 · 最新观测版本
基于MCP智能体的通用威胁情报知识图谱构建方法
随着网络攻击的复杂性不断增加, 威胁情报的收集与整合面临着分散化问题. 在此背景下, 企业开始构建私有化的威胁情报知识图谱系统. 然而传统构建方法效率低下, 因实体关系抽取不准确而难以有效发挥作用. 为解决以上问题, 提出一种基于MCP (model context protocol)智能体的通用威胁情报知识图谱构建框架OPFA (one prompt for all). 通过动态语义主体定位, 微调大语言模型的提示词模板, 从而驱动智能体对威胁实体关系进行抽取. 威胁实体关系将作为知识图谱的节点与边被自动化创建, 通过实体属性值匹配以关联威胁情报, 形成完整的知识图谱. 接着, 系统会针对关键威胁实体(如漏洞、恶意样本)拉取MCP资源从而完成订制化的知识图谱扩充. 实验表明, 智能体不仅能够提升威胁实体和实体关系抽取的精确率(分别为97.22%和97.83%)、召回率(分别为90.91%和95.52%)与F1值(分别为94.44%和96.66%), 还能有效提高知识图谱的构建效率.
查看此版本解读 →查看此版本原文 ↗