一种跨语言网络安全实体识别与对齐方法及系统

本申请公开了一种跨语言网络安全实体识别与对齐方法及系统，属于自然语言处理与网络安全交叉技术领域。方法包括：接收多源漏洞文本；将多源漏洞文本输入到实体识别模型中，得到实体识别模型输出的漏洞实体集合；实体识别模型采用混合神经网络架构，混合神经网络架构包括预训练语言模型、卷积神经网络、条件随机场和双向长短记忆网络。本申请采用包括预训练语言模型、卷积神经网络、条件随机场和双向长短记忆网络的混合神经网络架构，结合了领域自适应预训练策略，以及基于语义相似度和聚类融合的实体对齐算法，增强了多语言混合文本的处理能力，减少跨语言场景下的实体边界模糊的问题，提高跨语言场景下漏洞识别的准确性。