视频网络安全要素知识图谱数据库

针对大规模视频监控网络在复杂供应链环境下面临的安全风险控制难题，本数据集构建了视频网络安全要素知识图谱数据库，旨在为视频设备漏洞检测与隐蔽攻击预警提供核心数据支撑。研究依托公安部第一研究所等科研平台，在2022年至2025年间，通过公开采集、设备提取及开源社区汇聚等方式，获取了涵盖富文本、固件文件、软件源代码等海量多源异构数据。在构建方法上，创新性地采用基于迁移学习的供应链组件分析算法识别软件成分，利用BERT+GAT模型实现实体与关系的自动化抽取，并结合图神经网络（GNN）开展知识补全与漏洞攻击路径预测。数据集涵盖设备、固件、供应链组件、漏洞及渗透路径等34种节点类型，节点总数约7,267万，关联关系约2.638亿条，空间范围覆盖国内外主流安防厂商及其供应链体系。质量控制贯穿数据采集、清洗、建模至入库的全生命周期，通过SHA1唯一校验值去重、专家参与的本体精炼以及“检查-处理-再检查”的闭环管理，确保了数据的高度准确性与逻辑一致性。该数据集不仅填补了视频监控领域大规模供应链安全知识图谱的空白，且在漏洞无损修复与动态博弈诱捕等前沿技术研究中具有显著的利用价值与实践意义。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集针对大规模视频监控网络在复杂供应链环境下的安全风险控制难题，构建了涵盖设备、固件、供应链组件、漏洞及渗透路径等34种节点类型的知识图谱数据库，节点总数约7267万，关联关系约2.638亿条。通过迁移学习、BERT+GAT模型及图神经网络等方法实现实体关系自动化抽取与知识补全，为视频设备漏洞检测与隐蔽攻击预警提供核心数据支撑。数据经多源异构采集与全生命周期质量控制，确保高度准确性与逻辑一致性。