态势感知-知识图谱
态势感知-知识图谱
态势感知-知识图谱一、态势感知（SA）定义SA的正式定义是“对一定时间和空间环境中的元素的感知，对它们的含义的理解，并对他们稍后状态的投影，态势感知这个词最早来自于军队飞行员的领域。
对SA的正式定义分解为三个独立的层次：Level 1 -对环境中的元素的感知Level 2 -对当前形势的理解（知识图谱的主要应用领域）Level 3 -未来状况的投影JR统的绽力界SJ设计压力和工作■ 复余性自功化阿/枷Uns ____—级：环境中元素的感知实现SA的第一步是感知环境中的相关元素的状态，属性和动态。
对于每个域和作业类型，所需的要求是完全不同的。
飞行员需要感知的要素，如其他飞机，地形，系统状态和警告灯，以及他们的相关特性。
在驾驶舱里，持续监控所有相关的系统和飞行数据，其他飞机，和导航数据的任务相当繁重。
一个军官需要探测敌人，平民和友军的位置和行动，地形特征，障碍和天气。
一个空中交通管制或汽车司机有一套不同的态势感知。
二级SA:现状的理解实现良好SA的第二步是理解数据和线索对目标和目的意味着什么。
理解（第2级SA）基于不相交的［级元素的综合，以及该信息与个人目标的对照（图2.3）o它涉及集成许多数据以形成信息，并且优先考虑组合信息与实现当前目标相关的重要性和意义。
2级SA类似于具有高水平的阅读理解，而不是仅仅阅读单词。
军事指挥官的2级SA可能涉及理解在给定地点的行动报告，这意味着敌军正在附近集结。
或者它可能意味着看到沿着道路的车辆轨道，并从那里确定什么类型的部队和单位在军官自己的部队之前。
通过理解数据块的重要性，具有2级SA的个体将特定目标相关的含义和意义与手头的信息相关联。
三级SA:对未来状态的映射一旦人们知道这些元素是什么以及它们对于当前目标意味着什么，预测这些元素在（至少在短期内）将做什么的能力构成了3级SA。
一个人只能通过了解情况（2级SA）以及他们正在使用的系统的功能和动态，达到3级SA。
陆军指挥官可以映射到敌方部队接近的方向和他们自己的行动的可能影响，基于他们已经生成的2级SA。
基于人工智能的网络安全态势感知技术研究与应用
基于人工智能的网络安全态势感知技术研究与应用目录1. 内容描述 (2)1.1 研究背景 (3)1.2 研究意义 (3)1.3 文献综述 (5)1.4 研究内容和方法 (6)2. 网络安全态势感知概述 (7)2.1 网络安全态势感知定义 (9)2.2 网络态势感知技术发展历程 (10)2.3 网络态势感知关键技术 (11)3. 人工智能技术概述 (13)3.1 人工智能基础理论 (14)3.2 人工智能技术分类 (15)3.3 人工智能在网络安全领域的应用 (16)4. 基于人工智能的网络安全态势感知技术 (18)4.1 态势感知数据采集 (19)4.2 态势感知数据分析 (21)4.2.1 数据预处理 (22)4.2.2 特征选择与提取 (24)4.2.3 数据模型构建 (25)4.3 态势感知异常检测 (26)4.4 态势感知预警 (27)4.5 态势感知决策支持 (29)5. 应用场景与案例分析 (30)5.1 企业网络环境 (32)5.2 公共互联网 (33)5.3 金融行业 (35)5.4 政府机构 (37)6. 面临的挑战与未来发展趋势 (39)6.1 数据隐私与合规性问题 (40)6.2 人工智能技术更新迭代 (42)6.3 敌手对抗与攻击手段进化 (44)6.4 技术融合与创新 (45)7. 研究实践与结论 (46)7.1 研究成果 (48)7.2 应用案例总结 (49)7.3 研究局限与展望 (50)1. 内容描述这一章节将详细阐述基于人工智能的网络安全态势感知技术的研究背景、目标、方法和应用前景。
将介绍网络安全态势感知的概念和重要性，以及当前态势感知技术的局限性。
探讨人工智能在网络安全领域的应用潜力，特别是深度学习和机器学习技术如何帮助网络防御者更准确、更快地识别潜在威胁。
将描述研究的主要目标，包括开发更高效的人工智能算法用于威胁检测、攻击溯源和风险评估。
研究方法将具体说明实验设计、数据收集、特征提取和模型训练等关键步骤。
智能态势感知系统
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产品简介 产品概述 产品优势 应用场景
文档目录
智能态势感知系统
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智能态势感知系统
产品简介 产品概述
最近更新时间：2018-12-18 17:16:40
什么是腾讯态势感知（私有云）？
腾讯态势感知（私有云）（下文也叫御见）是腾讯面向政府、军队、金融、制造业、医疗、教育等大型企事业单 位，推出的安全大数据分析及可视化平台。御见以安全检测为核心、以事件关联分析和腾讯威胁情报为重点、以 3D 可视化为特色、以可靠服务为保障，可针对企业面临的外部攻击和内部潜在风险，进行深度检测，为企业提供及时 的安全告警。通过对海量数据进行多维度分析和及时预警，能及时智能处理安全威胁，实现企业全网安全态势可 知、可见、可控的闭环。
利用大数据分析平台特性，将对接的企业内的第三方设备日志、安全设备日志、流量日志等所有原始日志，进行分 布式存储，并提供相关 “溯源分析” 界面，供用户对日志进行查询、检索，通过接收并保存企业内部各种设备日志及 流量日志，提供安全运维人员，进行关键字段筛选搜索，为用户提供对特定安全事件或威胁进行智能搜索的服务， 对特定类型的事件进行深入分析事件发生原因及影响范围。
风险预警
实时收集互联网最新安全漏洞情报，向客户传递最新漏洞情报。通过持续监控外部威胁和内部风险，全面分析事件 详情，为客户提供专业的处置方案，协助客户快速定位问题、精准定位溯源、及时正确处置威胁，做到及时查漏补 缺、防患未然。
版权所有：Leabharlann 讯云计算（北京）有限责任公司第4 共8页
智能态势感知系统
溯源分析
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关键信息基础设施安全保护技术体系
doi：10.3969/j.issn.1671-1122.2020.11.001关键信息基础设施安全保护技术体系郭启全1，张海霞2（1.公安部网络安全保卫局，北京 100741；2.中国科学院软件研究所，北京 100190）摘 要：关键信息基础设施安全保护是当前网络空间安全的核心任务。
文章阐述了开展关键信息基础设施安全保护的指导思想，提出了涵盖采集汇聚层、数据治理层、智慧大脑层、业务应用层的技术体系架构，引入大数据分析、人工智能、知识图谱等新型技术，构建网络空间安全地图，利用智慧大脑实现智能化、精准化的情报挖掘、目标画像、行为推理和预测预警，支撑“实战化、体系化、常态化”安全能力建设，为国家网络安全监管部门和重要行业开展关键信息基础设施安全保护工作提供借鉴。
关键词：关键信息基础设施；网络安全；智慧大脑；人工智能；网络空间地图中图分类号：TP309 文献标志码： A 文章编号：1671-1122（2020）11-0001-09中文引用格式：郭启全，张海霞. 关键信息基础设施安全保护技术体系[J].信息网络安全，2020，20（11）：1-9.英文引用格式：GUO Qiquan, ZHANG Haixia. Technology System for Security Protection of Critical Information Infrastructures[J]. Netinfo Security, 2020, 20(11): 1-9.Technology System for Security Protection of CriticalInformation InfrastructuresGUO Qiquan1, ZHANG Haixia2(1. Cyber Security Department, The Ministry of Public Security, Beijing 100741, China;2. Institute of Software, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190, China)Abstract: Security assurance of critical information infrastructure is the core work of cyber security. This paper describes the guiding ideology of security assurance of criticalinformation infrastructure. Afterwards, it proposes the technical architecture including thecollection and aggregation layer, data governance layer, intelligent brain layer and businessapplication layer. Technologies such as big data analysis, artificial intelligence and knowledgemap are applied to construct cyber security geographic map, realize intelligent datamining,perform accurate portrait of critical targets, conduct behavior reasoning, provide threatearly-warning, and finally support the construction of practical, systematic and normalizedsecurity abilities. This paper aims to provide the basis for the national cyber securityregulatory authorities and important industries to carry out the security assurance work ofcritical information infrastructures.Key words: critical information infrastructure; cyber security; intelligent brain; artificial intelligence; cyberspace map基金项目：国家重点研发计划[2020YFB1806504]作者简介：郭启全（1962—），男，河北，研究员，硕士，主要研究方向为网络空间安全、网络空间地理学和人工智能；张海霞（1981—），女，河北，高级工程师，博士，主要研究方向为网络空间安全。
人工智能在电网调控中的应用要点分析
人工智能在电网调控中的应用要点分析摘要：随着人工智能技术不断发展，在引领新一轮科技革命的同时，也备受各个行业广泛关注。
而电网调控作为电力系统运行的决策大脑，需要结合大量数据、运行规程和专业经验对电网调控进行综合性决策控制，以更好满足电网调控运行业务场景需求。
本文结合人工智能特点和电网调控运行需求，提出一种调度控制系统设计方案，并细致阐述该项系统总体框架及核心功能，针对系统功能实现所需关键技术也展开详尽分析，以为人工智能在电网调控中的实践应用提供参考和借鉴。
关键词：人工智能；电网调控；应用要点；分析在国民经济持续增长背景下，人们生活水平得到极大提高，开展生产生活活动用电需求也日益提升，使得电网规模不断扩大，以往电网调度支持系统已经无法满足当前发展需要，需要仰赖现代先进科学技术，为电网调度工作高效、高质开展提供技术支撑。
尤其是基于机器和深度学习的智能技术，在电网调度中进行有效应用，不仅可以对电网特性及行为进行有效分析，还能够学习和模拟调控知识经验，使电网运行水平得到提升，现有技术体系也能获得智能化升级[1]。
鉴于此，对人工智能在电网调控中的应用要点展开研究和分析。
1电网调控现状分析电力调度是电网运行控制的指挥中枢，然而当前开展电网调控工作依然是以经验和人工分析为主，面对海量数据需要调控人员进行大量经验知识关联和重复性劳动，整个工作效率比较低下，所制定调控方案也无法保障科学合理性。
而将人工智能应用到电网调控当中，就可以联系以往历史数据，对电网特性及行为进行分析，同时充分利用机器学习和深度学习强项，透过海量历史数据对用户用电行为进行系统分析和准确预测，进而做出科学合理调控决策[2]。
另外还可以对调控运行知识经验进行学习和模拟，尤其是在调度日常操作和相应故障处理上，电网实际运行已经积累很多知识和经验，在实际操作上也有较多重复性工作，这时候通过经验学习模拟，就可以将这些知识经验嵌入到调度控制系统分析软件当中，并助力电网调控业务顺利、高效实施。
推进数字生态文明建设的若干措施
推进数字生态文明建设的若干措施(一)迭代美丽建设综合集成应用。
系统构建综合集成、闭环管理的美丽建设数字化运行体系,全面加强生态环境与发改、自然资源、建设、交通、水利、农业农村、气象等部门协同,推进长三角区域生态环境数据高效共享,完善美丽建设总门户,持续迭代升级“蓝天”“碧水”“蓝海”“宁静”“净土”“无废”“辐安”等重点场景模块,支撑污染精准科学治理,全面提升美丽综合应用实战实效。
(二)统筹生态环境大脑共建共享。
持续加强生态环境大脑建设,强化全省生态环境各类数据、知识、模型算法集成和共享使用,打造美丽建设的数字化能力中枢底座,形成对重要工作、重大任务的支撑保障作用。
推进生态环境大模型建设,先行在大气监测预报、地表水污染溯源等领域探索应用,强化数字孪生、机器学习等技术应用,研发生态环境领域AI助手,提升趋势研判、预测预警、管理决策等智能化水平。
(三)全面实施生态环境智慧监管。
不断完善环境执法非现场监管模式,利用人工智能自动研判输出违法线索,推广“黑匣子”智慧监管, 实现垃圾焚烧厂环保“黑匣子”全覆盖。
全面提升危险废物环境管理全过程在线监控和信息化追溯,开展危险废物焚烧处置设施“装树联”,加大卫星遥感开展固体废物非正规堆放问题排查力度。
加强固定污染源数字监管,推进环评智慧化编制、审批试点,试点开展排污许可证和执行报告管理智能化审核。
加强核电厂等设施监督性监测数据智能分析,提升异常情况发现能力。
运用无人机自主巡检、无人驾驶巡护车、智能巡护机器人等进行自然保护地监测与巡护管理。
(四)推进生态环境监测数智化转型。
推进生态环境监测设备智能化改造,开展人工智能环境监测实验室建设,推广自动监测站智能运维。
运用信息化手段健全“人机料法环测”全过程质量管理体系,引导推进生态环境检测机构加快建立并应用实验室信息管理系统。
深化开展重点园区异味监测预警评价,推动水质指纹监测、环境DNA、遥感影像智能解译、机器视觉、声纹识别技术等新技术在环境监测等领域深度应用。
2024年全球网络安全形势展望
制定应急响应计划
确定关键资产 和数据
建立应急响应 小组
制定安全策略 和流程
定期进行演练 和培训
投资网络安全技术研发
增加网络安全预算： 提高网络安全技术 的研发投入
建立网络安全团队： 招聘专业人才，组 建网络安全团队
合作与创新：与其 他企业或研究机构 合作，共同研发网 络安全技术
采用先进技术：采 用人工智能、大数 据等先进技术进行 网络安全防护
个人如何保护网 络安全
提高网络安全意识
定期更新密码，避免使用简单密码 谨慎点击不明链接，避免下载不明来源的文件 安装防病毒软件，定期进行扫描 避免在公共场合使用无密码的Wi-Fi网络 谨慎处理个人信息，避免泄露敏感信息 提高警惕，对可疑行为保持警觉
定期更新操作系统和软件
定期更新操作系统： 确保系统安全，防 止病毒和恶意软件 入侵
实施《网络安全信 息共享法案》，促 进政府与私营部门 之间的信息共享
加强关键基础设施 保护，提高网络安 全标准和监管力度
欧盟网络安全政策
欧盟委员会发布了《欧盟网络安全战略》，旨在加强欧盟在网络空间的防御能力。
欧盟制定了《通用数据保护条例》（GDPR），旨在保护个人数据隐私和安全。
欧盟成立了欧洲网络安全局（ENISA），负责协调和促进欧盟成员国在网络安全方面的合作。
欧盟制定了《网络与信息系统安全指令》（NIS Directive），要求成员国加强关键基础设施的 安全防护。
中国网络安全政策
国家网络安全战略：制定国家网络安全战略，加强网络安全保障体系建 设
网络安全法律法规：制定和完善网络安全法律法规，加强网络安全监管
网络安全技术：加强网络安全技术研发和创新，提高网络安全防护能力
网络安全态势感知与可视化展示
网络安全态势感知与可视化展示在当今数字化的时代，网络已经成为了人们生活和工作中不可或缺的一部分。
从日常的社交娱乐到关键的商业运营和国家基础设施，网络的影响力无处不在。
然而，随着网络的普及和发展，网络安全问题也日益严峻。
网络攻击、数据泄露、恶意软件等威胁层出不穷，给个人、企业和国家带来了巨大的损失和风险。
为了有效地应对这些威胁，保障网络安全，网络安全态势感知与可视化展示技术应运而生。
网络安全态势感知是一种对网络安全状况进行实时监测、分析和评估的能力。
它通过收集、整合和分析来自各种网络安全设备、系统和数据源的信息，来全面了解网络的安全态势。
这些信息包括网络流量、系统日志、漏洞扫描结果、威胁情报等。
通过对这些信息的综合分析，网络安全态势感知系统能够识别潜在的安全威胁和风险，预测可能的攻击趋势，并及时发出警报，为网络安全防护提供决策支持。
可视化展示则是将网络安全态势感知所获取的复杂数据和信息以直观、易懂的图形、图表等形式呈现给用户。
它的作用不仅仅是让数据变得更易于理解，更重要的是能够帮助用户快速发现网络安全中的异常和趋势，从而提高决策的效率和准确性。
想象一下，如果我们面对的是一堆密密麻麻的数字和文字组成的网络安全数据，要从中找出潜在的威胁和风险，那将是多么困难和耗时的一件事情。
而通过可视化展示，我们可以将这些数据转化为直观的地图、柱状图、折线图等，让我们一眼就能看出网络中哪些区域存在高风险，哪些时间段攻击活动最为频繁，哪些类型的攻击最为常见。
比如说，通过热力图的形式，可以直观地展示网络中各个节点的流量大小和活动频繁程度。
流量较大、活动频繁的节点可能就需要重点关注，因为它们有可能是潜在的攻击目标或者已经受到了攻击。
再比如，用饼图来展示不同类型的攻击所占的比例，让我们能够快速了解到哪种攻击手段是当前的主要威胁，从而有针对性地采取防护措施。
在网络安全态势感知与可视化展示的实现过程中，数据的收集和整合是基础。
需要从各种不同的网络设备和系统中收集大量的数据，并将这些数据进行清洗、转换和整合，以确保数据的准确性和一致性。
态势认知总体框架及其关键技术
态势认知概念 1. 1
经 典 的 态 势 认 知 概 念 模 型 主 要 涉 及 感 知 、理 解 和 预 测 3 个 环 节 。 [2] 感 知 是 指 挥 员 通 过 指 挥 信 息 系 统 对 原 始 战 场 数 据 进 行 集 成 ，形 成 对 战 场 作 战 实 体 客 观 状 态 的“ 一 幅 图 ”[2]；理 解 是 将 感 知 态 势 信 息 向 指 挥 领 域 知 识 转 化 和 再 加 工 的 思 维 过 程 ，是 指 挥 决 策 的 依 据 ；预 测 是 高 级 别 的 态 势 认 知 ，是 对 形 成 的 整 体 理解在将来一定时间内的趋势做出判断。军事领域 中 ，态 势 复 盘 指 对 指 挥 信 息 系 统 形 成 的 战 场 态 势 数 据 进 行 序 列 解 析 、聚 类 识 别 、指 标 评 价 和 复 盘 学 习 的 过程。在和平时期的无大量军事作战实践条件下， 指挥员若要积累大量的指挥经验并应用于作战实 践 ，指 挥 信 息 系 统 的 态 势 复 盘 成 为 一 个 有 效 方 法 。 战 争 的 巨 大 破 坏 性 对 指 挥 决 策 提 出 了 较 高 要 求 ，即 指挥员需在尽可能少的战争实践中快速形成正确的 战 争 指 导 和 战 役 战 术 知 识 ，以 指 导 真 正 的 战 争 实 践 。
新型态势认知总体技术框架 1. 2
长 期 以 来 ，态 势 认 知 活 动 主 要 依 靠 人 的 主 观 认 知 + 机 器 辅 助 研 判 的 方 式 完 成 [2]，指 挥 信 息 系 统 的 智 能认知能力不足。为了赋予指挥信息系统智能化的 态 势 认 知 能 力 ，除 了 利 用 既 有 领 域 知 识 实 现 显 性 知 识 驱 动 的 智 能 态 势 认 知 技 术 外 ，还 需 充 分 挖 掘 态 势 演 化 过 程 的 既 定 的 事 实 性 经 验 数 据 并 形 成 知 识 ，进 而引导指挥决策人员高效地实现态势自主认知。因 此 ，将 态 势 复 盘 集 成 到 态 势 认 知 框 架 中 ，形 成 基 于 信 息系统的新型态势认知技术框架成为未来态势认知 技术发展新方向。新型态势认识总体框架如图 1 所示。
军事物流知识图谱构建与应用浅析
军事物流知识图谱构建与应用浅析摘要：加快建设现代化军事物流体系是深入推进后装保障高质量发展必由之路。
本文首先介绍知识图谱概念，而后对军事物流知识图谱构建开展研究，最后分析其在采购、仓储和配送等环节中的应用，以期为全面提升军队现代化后勤保障能力提供有益参考。
关键词：军事物流知识图谱军事物流是以提供军用物资为目的而实施的物流活动，属于军队后装保障的重要组成部分。
通过对资源信息进行采集、抽取、融合、推理和赋能，构建具有智能化特征的军事物流知识图谱，全面提升军事物流信息化水平。
军事物流知识图谱借助海量传感器获取广域多维资源信息，掌控物流环节全流程。
依据遂行任务后装保障需求，军事物流知识图谱描述人员、物资和装备等信息，构建关联清晰的知识结构，辅助指挥员和参谋人员对后装保障实施态势感知、指挥决策和行动控制。
军事物流知识图谱将网络作为物流信息传递的“纽带”，云端作为物流信息聚优的“大脑”，通过网络聚能和云端释能实现物流信息全时可知，从而推动军事物流体系向精准化、高效化和智能化的方向快捷发展。
一、知识图谱的概念进入人工智能时代，以深度学习为代表的新一代信息技术在图像和语音等领域的成功应用，标志着计算机在感知能力上达到甚至超越人类，然而其解释性弱、理解性差等问题也随之暴露出来。
为解决上述问题，人工智能从感知智能向认知智能进行转变。
认知智能与感知智能相比，其优势在于计算机具备一定程度的理解能力，自主从纷繁复杂的数据中提炼有价值信息。
知识图谱本质既是一种揭示多元异构数据关联的语义网路，亦是一种通过数据驱动的领域知识表达方法，依据数据关系其表现形式通常呈现网状、环状或者树状等结构。
借助先进算法模型挖掘海量数据特征，提炼知识将其沉淀后客观描述其关联，同时借助反馈辅助算法模型迭代优化。
二、军事物流知识图谱构建内容军事物流知识图谱以军事物流数据为基础，解决不同物流场景的“数据孤岛”问题，通过先进技术手段对数据进行分析、处理和融合，围绕采购、仓储和配送等环节，呈现人员、物资、装备的领域知识关系，实现知识组织和管理，形成以智能化为特征的“物流大脑”。
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一、态势感知（SA）
定义
SA的正式定义是“对一定时间和空间环境中的元素的感知，对它们的含义的理解，并对他们稍后状态的投影，态势感知这个词最早来自于军队飞行员的领域。
对SA的正式定义分解为三个独立的层次：
Level 1 - 对环境中的元素的感知
Level 2 - 对当前形势的理解（知识图谱的主要应用领域）
Level 3 - 未来状况的投影
一级：环境中元素的感知
实现SA的第一步是感知环境中的相关元素的状态，属性和动态。
对于每个域和作业类型，所需的要完全不同的。
飞行员需要感知的要素，如其他飞机，地形，系统状态和警告灯，以及他们的相关特性。
在驾驶舱里，持续监控所有相关的系统和飞行数据，其他飞机，和导航数据的任务相当繁重。
一个军官需要探测敌人，平民和友军的位置和行动，地形特征，障碍和天气。
一个空通管制或汽车司机有一套不同的态势感知。
二级SA:现状的理解
实现良好SA的第二步是理解数据和线索对目标和目的意味着什么。
理解（第2级SA）基于不相交的1级元素的综合，以及该信息与个人目标的对照（图2.3）。
它涉及集成许多数据以形成信息，并且优先考虑组合信息与实现当前目标相关的重要性和意义。
2级SA类似于具有高水平的阅读理解，而不是仅仅阅读单词。
军事指挥官的2级SA可能涉及理解在给定地点的行动报告，这意味着敌军正在附近集结。
或者它可能意味着看到沿着道路的车辆轨道，并从那里确定什么类型的部队和单位在
军官自己的部队之前。
通过理解数据块的重要性，具有2级SA的个体将特定目标相关的含义和意义与手头的信息相关联。
三级SA：对未来状态的映射
一旦人们知道这些元素是什么以及它们对于当前目标意味着什么，预测这些元素在（至少在短期）将做什么的能力构成了3级SA。
一个人只能通过了解情况（2级SA）以及他们正在使用的系统的功能和动态，达到3级SA。
陆军指挥官可以映射到敌方部队接近的方向和他们自己的行动的可能影响，基于他们已经生成的2级SA。
飞行员和空通管制员积极工作，预测其他飞机的运动并提前预见问题。
使用当前情境理解来形成预测需要对领域（高度发展的心理模型）有非常好的理解，并且在心理上可能是相当苛刻的。
许多领域的专家花费大量时间来形成3级SA，利用空余时间来生成这些预测。
通过不断地前向映射，他们能够制定一套现成的战略和对事件的反应。
这让他们掌握主动，避免许多不期望的情况，并且当各种事件发生时也非常快速地响应。
二、知识图谱
1.知识图谱的概念
知识图谱旨在描述真实世界中存在的各种实体或概念及其关系,其构成一巨大的语义网络图，节点表示实体或概念，边则由属性或关系构成。
实体: 指的是具有可区别性且独立存在的某种事物。
如某一个人、某一个城市、某一种植物等、某一种商品等等。
世界万物有具体事物组成，此指实体。
如图1的“中国”、“美国”、“日本”等。
，实体是知识图谱中的最基本元素，不同的实体间存在不同的关系。
语义类（概念）：具有同种特性的实体构成的集合，如国家、民族、书籍、电脑等。
概念主要指集合、类别、对象类型、事物的种类，例如人物、地理等。
容: 通常作为实体和语义类的名字、描述、解释等，可以由文本、图像、音视频等来表达。
属性(值): 从一个实体指向它的属性值。
不同的属性类型对应于不同类型属性的边。
属性值主要指对象指定属性的值。
如图1所示的“面积”、“人口”、“首都”是几种不同的属性。
属性值主要指对象指定属性的值，例如960万平方公里等。
关系: 形式化为一个函数，它把kk个点映射到一个布尔值。
在知识图谱上，关系则是一个把kk个图节点(实体、语义类、属性值)映射到布尔值的函数。
基于三元组是知识图谱的一种通用表示方式，三元组的基本形式主要包括(实体1-关系-实体2)和(实体-属性-属性值)等。
每个实体(概念的外延)可用一个全局唯一确定的ID来标识，每个属性-属性值对(attribute-value pair，AVP)可用来刻画实体的在特性，而关系可用来连接两个实体，刻画它们之间的关联。
2.知识图谱的架构
知识图谱的架构包括自身的逻辑结构以及构建知识图谱所采用的技术（体系）架构。
2.1知识图谱的逻辑结构
知识图谱在逻辑上可分为模式层与数据层两个层次，数据层主要是由一系列的事实组成，而知识将以事实为单位进行存储。
如果用(实体1，关系，实体2)、(实体、属性，属性值)这样的三元组来表达事实，可选择图数据库作为存储介质，例如开源的Neo4j、Twitter的
FlockDB、sones的GraphDB等。
模式层构建在数据层之上，是知识图谱的核心，通常采用本体库来管理知识图谱的模式层。
本体是结构化知识库的概念模板，通过本体库而形成的知识库不仅层次结构较强，并且冗余程度较小。
2.2知识图谱的体系架构
图1 知识图谱的技术架构
知识图谱的体系架构是其指构建模式结构，如图2.1所示。
其中虚线框的部分为知识图谱的构建过程，也包含知识图谱的更新过程。
知识图谱构建从最原始的数据（包括结构化、半结构化、非结构化数据）出发，采用一系列自动或者半自动的技术手段，从原始数据库和第三方数据库中提取知识事实，并将其存入知识库的数据层和模式层，这一过程包含：信息抽取、知识表示、知识融合、知识推理四个过程，每一次更新迭代均包含这四个阶段。
知识图谱主要有自顶向下(top-down)与自底向上(bottom-up)两种构建方式。
自顶向下指的是先为知识图谱定义好本体与数据模式，再将实体加入到知识库。
该构建方式需要利用一些现有的结构化知识库作为其基础知识库，例如Freebase项目就是采用这种方式，它的绝大部分数据是从维基百科中得到的。
自底向上指的是从一些开放数据中提取出实体，选择其中置信度较高的加入到知识库，再构建顶层的本体模式。
目前，大多数知识图谱都采用自底向上的方式进行构建，其中最典型就是Google的Knowledge Vault和微软的Satori知识库。
现在也符合互联网数据容知识产生的特点。
军事应用示例：
关系融合应用比传统目标位置信息融合复杂，需要一定的知识积累，在建立战场目标知识库基础上，增加相关知识融合算法，实现知识迭代更新。
本文以陆战场目标关系融合应用为例，设计了关系融合的一般应用模式，主要包括陆战场目标本体理解、机场本体建模和机场实体知识图谱构建三个部分。
1）陆战场目标本体理解：陆战场目标包括机场、阵地、营地、基地、障碍物、人物和车辆等，表征目标的信息容多样、属性元素超多且关系复杂，对目标进行理解是第
一步。
充分利用人的记忆、阅读和思维规律，采用思维导图将图形、文字和颜色相
结合，构建出机场知识体系。
从机场本体中心开始，按照基本信息、组成结构、作
战能力、综合保障、武器部署、周边防御、环境及影响和动向趋势8个子主题不断
扩展和深入，逐步形成一个向周围发散的树状图。
其中，同一层节点数表明思维的广度，一个分支长度表明思维的深度，最终构成机场本体完整认知的一幅思维图谱。
机场本体思维图谱如图1所示，机场目标知识图谱如图2所示。
2）机场本体建模：基于本文本体构建方法，对机场本体进行建模。
机场本体概念子类可分为军用、民用和军民用机场，关系包括部署、防御和保障等关系，如图2上半部分（模式层）所示。
3）机场实体知识图谱构建：根据建立的机场本体模型，针对结构化和非结构化信息，按照关系融合过程进行处理，构建机场实体知识图谱，如图2下半部分（数据层）所示。
图2 机场本体思维图谱
图3 机场目标知识图谱。