引言

數(shù)據(jù)建模作為數(shù)據(jù)治理的核心任務(wù)，通常采用實(shí)體-關(guān)系模型，通過(guò)定義實(shí)體、屬性和關(guān)系等抽象結(jié)構(gòu)來(lái)描述數(shù)據(jù)的語(yǔ)義，再映射為具體的數(shù)據(jù)庫(kù)表、字段及約束，從而實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)與管理。然而，隨著數(shù)據(jù)量的迅猛增長(zhǎng)以及業(yè)務(wù)需求的日益復(fù)雜，傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)建模方法逐漸暴露出諸多局限性。例如，傳統(tǒng)方法依賴于靜態(tài)的表結(jié)構(gòu)和字段定義，難以有效處理多維度、動(dòng)態(tài)變化的數(shù)據(jù)關(guān)系，也很難適應(yīng)異構(gòu)數(shù)據(jù)源的集成需求。隨著大數(shù)據(jù)、人工智能和知識(shí)圖譜等新興技術(shù)的快速發(fā)展，數(shù)據(jù)建模的范式也在發(fā)生深刻變化。

在這一背景下，知識(shí)圖譜和動(dòng)態(tài)本體技術(shù)可以在數(shù)據(jù)治理領(lǐng)域發(fā)揮重要作用。知識(shí)圖譜通過(guò)圖結(jié)構(gòu)表示實(shí)體及其關(guān)系，并能夠通過(guò)語(yǔ)義推理揭示數(shù)據(jù)之間的深層次聯(lián)系。本體則為知識(shí)圖譜提供了一個(gè)規(guī)范的語(yǔ)義框架，幫助明確各類實(shí)體及其屬性的定義及相互關(guān)系。知識(shí)圖譜和動(dòng)態(tài)本體的結(jié)合，不僅提供了更靈活的建模手段，還能夠促進(jìn)跨系統(tǒng)的數(shù)據(jù)集成，提升數(shù)據(jù)的語(yǔ)義理解與質(zhì)量控制。

這一映射過(guò)程不僅是技術(shù)創(chuàng)新，也體現(xiàn)了對(duì)人類認(rèn)知與理解世界方式的模擬。認(rèn)知科學(xué)認(rèn)為人類通過(guò)抽象符號(hào)、分類和關(guān)系表達(dá)知識(shí)，本體與知識(shí)圖譜正是構(gòu)建這種抽象模型的工具。在智能化趨勢(shì)下，知識(shí)圖譜作為模擬人類認(rèn)知的“圖式語(yǔ)言”，幫助機(jī)器理解、推理與學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，例如結(jié)合圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Graph Neural Network,GNN）進(jìn)行推理與分析［1］。在網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域，知識(shí)圖譜能夠通過(guò)路徑推理識(shí)別攻擊者的潛在利用路徑（如漏洞→系統(tǒng)→攻擊者），或通過(guò)關(guān)系映射發(fā)現(xiàn)未修復(fù)漏洞的關(guān)聯(lián)防御措施。

在此基礎(chǔ)上，考慮到當(dāng)前大部分業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)仍主要存儲(chǔ)于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫(kù)中，而知識(shí)圖譜直接應(yīng)用于業(yè)務(wù)系統(tǒng)的落地尚存在較大挑戰(zhàn)，因此本文提出一種基于知識(shí)圖譜和本體驅(qū)動(dòng)的數(shù)據(jù)建?？蚣堋Ｍㄟ^(guò)將知識(shí)圖譜中的實(shí)體、屬性和關(guān)系有效映射到數(shù)據(jù)庫(kù)表結(jié)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)從語(yǔ)義建模到結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的高效轉(zhuǎn)化；并結(jié)合威脅情報(bào)自動(dòng)抽取、跨系統(tǒng)數(shù)據(jù)融合等業(yè)務(wù)應(yīng)用場(chǎng)景驗(yàn)證框架能力。

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作者信息：

徐睿1,2，劉金1,2，馮志1,2，張雅勤1,2，董偉1,2

（1.中國(guó)信息安全研究院有限公司， 北京102209;

2.華北計(jì)算機(jī)系統(tǒng)工程研究所， 北京100083）