Введение
Современная кибербезопасность требует оперативного выявления индикаторов компрометации (IoC) — IP-адресов, доменов, хэшей файлов, строк в логах, которые свидетельствуют о взломе или вредоносной активности. Традиционные методы сбора IoC (ручной анализ, подписки на платные фиды) не справляются с объёмом отчётов по киберинцидентам, публикуемых ежедневно. Здесь на помощь приходит обработка естественного языка (NLP): нейросети, такие как BERT, и методы извлечения сущностей (NER) позволяют автоматизировать парсинг отчётов и каналов Threat Intelligence (CTI). Разработка системы на базе NLP для извлечения IoC из текстовых источников — отличная тема для выпускной квалификационной работы по направлению «парсинг отчетов». Студенты, которые хотят заказать ВКР по парсинг отчетов или купить дипломную работу парсинг отчетов, получают не только готовое исследование, но и глубокое понимание современных методов NLP.
Данная статья расскажет, как построить модель NER на базе BERT, оценить её качество и внедрить в конвейер обработки CTI-фидов. Кроме того, мы обсудим требования к В
Нужна помощь с написанием статьи?