一种空管系统网络威胁实体识别方法及系统

本发明涉及了实体识别技术领域，具体涉及了一种空管系统网络威胁实体识别方法及系统。方法包括：从空管系统权威机构获取网络文本数据，再将其输入经训练的TCFL Transformer实体识别模型。该模型集成TextCNN与FLT模块，TextCNN负责提取文本局部特征，FLT依据时序特征学习，实现对网络文本的深度分析。识别的网络威胁实体涵盖恶意软件、URL、IP地址和哈希，最终，模型输出标注后的网络威胁实体识别结果，为保障空管系统网络安全提供关键信息，助力针对性防御措施的制定与实施。