网络系统由众多设备组成,这些设备以复杂的网络拓扑结构相互连接。设备种类和数量的增加以及网络拓扑的复杂性,使网络系统面临着越来越多的安全风险。攻击者可以利用网络中的漏洞和弱点进行入侵、窃取数据、拒绝服务等恶意行为。网络威胁情报包含有关设备、网络和防御的丰富信息,这些信息有助于安全团队更好地理解威胁并采取相应的措施。然而,由于威胁情报信息通常来自不同的来源和格式,安全知识之间缺乏相关性,导致一些高级推理任务无法执行。本文将威胁情报与知识图谱技术相结合,针对网络威胁情报信息之间缺乏相关性的问题构建了威胁情报知识图谱,并基于该图谱对威胁检测和防御策略生成进行研究。本文主要内容如下:（1）针对网络威胁情报实体缺乏相关性问题,本文对主流网络威胁情报进行分析并构建了威胁情报本体。其中包括了网络威胁情报的各个方面,如漏洞、攻击技术、平台、攻击目标等,通过分析将这些实体进行分类,并定义实体间的关系。使用本体对网络威胁情报进行建模,可以消除不同数据源之间的语义差异。（2）基于威胁情报本体,本文构建了威胁情报知识图谱。知识图谱将不同来源的数据整合到一个统一的数据模型中,从而支持复杂的推理和查询任务。基于威胁情报本体,在知识图谱中建立相应的节点。并使用信息抽取技术从非结构化文本中抽取威胁相关实体,结合结构化威胁情报构建了知识图谱,并使用Neo4j进行存储和可视化。（3）本文提出了一种基于威胁情报知识图谱的威胁检测方法。具体来说,该方法首先将日志转化为支持SPARQL查询的RDF格式,利用Sigma威胁检测规则与ATT＆CK知识库之间的关联,将从日志检测到的威胁关联到威胁情报知识图谱中。通过这种方法,安全人员可以在检测到威胁后及时查看攻击的全貌。（4）本文提出了由知识图谱嵌入算法（CTI-KGE）和推理规则组成的防御策略推理模型。CTI-KGE基于知识表示学习,链接预测任务可以自动推断出与头部实体有任何关系的尾部实体,从而补全威胁信息。规则推理具有可解释性,可自动生成防御策略。为了验证该模型的可行性和有效性,本文通过实际的网络场景对模型进行了评估。