畢業(yè)論文（設(shè)計(jì)）開題報(bào)告論文題目基于微信小程序的網(wǎng)絡(luò)安全知識(shí)科普平臺(tái)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)學(xué)生姓名專業(yè)區(qū)隊(duì)指導(dǎo)教師職稱論文（設(shè)計(jì)）的目的與意義1.研究目的隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)安全問題日益突出，個(gè)人信息泄露、網(wǎng)絡(luò)詐騙、惡意攻擊等安全風(fēng)險(xiǎn)層出不窮。提升公眾的網(wǎng)絡(luò)安全意識(shí)和防護(hù)能力成為社會(huì)各界關(guān)注的重點(diǎn)。然而，目前的網(wǎng)絡(luò)安全知識(shí)普及方式較為單一，存在碎片化、專業(yè)性強(qiáng)、互動(dòng)性不足等問題，導(dǎo)致普通用戶難以系統(tǒng)地掌握相關(guān)知識(shí)。因此，本研究旨在基于微信小程序構(gòu)建一個(gè)網(wǎng)絡(luò)安全知識(shí)科普平臺(tái)，通過SpringBoot作為后端，Vue作為管理端前端，小程序端采用Uniapp，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)安全知識(shí)的高效傳播、個(gè)性化推薦及智能交互學(xué)習(xí)。該平臺(tái)主要面向普通互聯(lián)網(wǎng)用戶，結(jié)合協(xié)同過濾推薦算法和AI智能交互功能，打造一個(gè)集知識(shí)學(xué)習(xí)、測(cè)試評(píng)估、個(gè)性化推薦、互動(dòng)交流于一體的智能化科普平臺(tái)。本研究的核心目標(biāo)包括：提供系統(tǒng)化的網(wǎng)絡(luò)安全知識(shí)學(xué)習(xí)資源，幫助用戶建立完整的網(wǎng)絡(luò)安全認(rèn)知框架。引入智能推薦機(jī)制，基于用戶的興趣、點(diǎn)贊、知識(shí)測(cè)試情況等數(shù)據(jù)，精準(zhǔn)推送適合的科普內(nèi)容，提高學(xué)習(xí)效率。構(gòu)建智能交互模塊，接入AI聊天功能，使用戶能夠通過自然語言交互獲取安全知識(shí)，提升學(xué)習(xí)體驗(yàn)。進(jìn)行用戶信息安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，通過分析用戶的操作習(xí)慣和測(cè)試結(jié)果，提供個(gè)性化的安全建議，增強(qiáng)安全防范意識(shí)。提供高效的后臺(tái)管理系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)科普內(nèi)容、用戶管理及留言反饋功能，確保平臺(tái)的可持續(xù)運(yùn)營(yíng)與優(yōu)化。2.研究意義本研究的開展具有重要的理論價(jià)值和現(xiàn)實(shí)意義，具體表現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：（1）推動(dòng)網(wǎng)絡(luò)安全知識(shí)的普及，提升全民安全意識(shí)通過微信小程序這一高普及率的平臺(tái)，以生動(dòng)、互動(dòng)的方式向公眾傳播網(wǎng)絡(luò)安全知識(shí)，有助于降低網(wǎng)絡(luò)安全事故的發(fā)生率，提升全民安全意識(shí)，助力構(gòu)建健康、安全的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境。（2）實(shí)現(xiàn)個(gè)性化、智能化的學(xué)習(xí)體驗(yàn)傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)安全知識(shí)傳播模式往往缺乏針對(duì)性，而本研究通過協(xié)同過濾推薦算法和知識(shí)測(cè)試反饋機(jī)制，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化推薦，使用戶能夠獲取更加契合自身需求的學(xué)習(xí)內(nèi)容。同時(shí)，AI智能交互的加入，進(jìn)一步提升了用戶學(xué)習(xí)的便捷性和沉浸感。（3）提高用戶的信息安全風(fēng)險(xiǎn)防范能力結(jié)合用戶的行為數(shù)據(jù)進(jìn)行安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，為其提供針對(duì)性的安全建議和防護(hù)措施，有助于增強(qiáng)用戶對(duì)網(wǎng)絡(luò)威脅的感知能力，提高自我防范意識(shí)，從而減少信息泄露、網(wǎng)絡(luò)詐騙等事件的發(fā)生。（4）推動(dòng)網(wǎng)絡(luò)安全教育的創(chuàng)新該平臺(tái)的設(shè)計(jì)融合了人工智能、個(gè)性化推薦和在線測(cè)試等技術(shù)，使網(wǎng)絡(luò)安全教育從傳統(tǒng)的被動(dòng)式學(xué)習(xí)向互動(dòng)式、智能化學(xué)習(xí)轉(zhuǎn)變，為網(wǎng)絡(luò)安全知識(shí)科普提供了一種全新的模式，也為后續(xù)相關(guān)研究提供了參考。（5）為政府及企業(yè)提供網(wǎng)絡(luò)安全教育支持本平臺(tái)可作為政府部門、學(xué)校及企業(yè)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)安全培訓(xùn)的輔助工具，幫助各類用戶群體更好地掌握安全防護(hù)技能，從而降低社會(huì)整體的網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險(xiǎn)，促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的健康發(fā)展。論文（設(shè)計(jì)）的研究方法本研究采用理論研究與實(shí)踐開發(fā)相結(jié)合的方法，綜合運(yùn)用文獻(xiàn)分析法、系統(tǒng)設(shè)計(jì)與開發(fā)方法、實(shí)驗(yàn)測(cè)試法、用戶調(diào)查與數(shù)據(jù)分析法等，以確保網(wǎng)絡(luò)安全知識(shí)科普平臺(tái)的科學(xué)性、實(shí)用性及用戶體驗(yàn)的優(yōu)化。具體研究方法如下：1.文獻(xiàn)分析法（LiteratureReview）在研究的初期，通過查閱國(guó)內(nèi)外關(guān)于網(wǎng)絡(luò)安全知識(shí)科普、個(gè)性化推薦算法、人工智能交互技術(shù)、微信小程序開發(fā)等相關(guān)領(lǐng)域的研究論文、技術(shù)文檔及行業(yè)報(bào)告，了解當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)安全知識(shí)普及的現(xiàn)狀、存在的問題及可行的技術(shù)方案。重點(diǎn)關(guān)注協(xié)同過濾推薦算法在個(gè)性化內(nèi)容推薦中的應(yīng)用，并分析其適用于本系統(tǒng)的方式。調(diào)研AI交互在在線教育和科普平臺(tái)中的應(yīng)用，評(píng)估如何接入AI聊天功能，提高用戶的學(xué)習(xí)體驗(yàn)。研究信息安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，探討如何基于用戶行為數(shù)據(jù)進(jìn)行安全風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)評(píng)估。2.系統(tǒng)設(shè)計(jì)與開發(fā)方法（SystemDesignandDevelopment）本研究采用SpringBoot+Vue+Uniapp技術(shù)棧進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)安全知識(shí)科普平臺(tái)的系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)與開發(fā)，按照軟件工程的規(guī)范流程進(jìn)行系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)，主要步驟包括：需求分析：明確平臺(tái)的功能需求，包括用戶端（學(xué)習(xí)、推薦、測(cè)試、交互）、管理端（內(nèi)容管理、用戶管理、反饋管理）等模塊。系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)：采用前后端分離架構(gòu)，后端基于SpringBoot進(jìn)行API開發(fā)，前端采用Vue+Uniapp實(shí)現(xiàn)PC端管理系統(tǒng)和微信小程序端界面。數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)：使用MySQL作為數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。核心功能開發(fā)：用戶管理：用戶注冊(cè)、登錄、權(quán)限管理。知識(shí)科普：管理員可發(fā)布網(wǎng)絡(luò)安全文章，用戶可閱讀、點(diǎn)贊、收藏。個(gè)性化推薦：基于協(xié)同過濾推薦算法（用戶興趣+知識(shí)測(cè)試得分）動(dòng)態(tài)推薦文章。AI智能交互：接入AI聊天機(jī)器人，支持用戶問答學(xué)習(xí)。信息安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估：基于用戶行為數(shù)據(jù)分析安全風(fēng)險(xiǎn)，并提供針對(duì)性建議。系統(tǒng)測(cè)試與優(yōu)化：完成開發(fā)后進(jìn)行功能測(cè)試、性能優(yōu)化，確保系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行。3.實(shí)驗(yàn)測(cè)試法（ExperimentalTesting）在系統(tǒng)開發(fā)完成后，采用黑盒測(cè)試和白盒測(cè)試結(jié)合的方式進(jìn)行系統(tǒng)測(cè)試，驗(yàn)證系統(tǒng)的穩(wěn)定性、功能完整性及安全性，包括：功能測(cè)試：測(cè)試系統(tǒng)是否按照需求正常運(yùn)行，包括用戶注冊(cè)、內(nèi)容推薦、知識(shí)測(cè)試、AI交互等功能。論文（設(shè)計(jì)）的內(nèi)容本研究圍繞基于微信小程序的網(wǎng)絡(luò)安全知識(shí)科普平臺(tái)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)展開，結(jié)合SpringBoot+Vue+Uniapp技術(shù)架構(gòu)，探討如何利用個(gè)性化推薦、AI智能交互、信息安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估等技術(shù)手段，提高網(wǎng)絡(luò)安全知識(shí)的傳播效果，增強(qiáng)用戶的信息安全意識(shí)。研究?jī)?nèi)容主要包括以下幾個(gè)方面：1.網(wǎng)絡(luò)安全知識(shí)科普平臺(tái)的需求分析平臺(tái)的功能設(shè)計(jì)，包含用戶學(xué)習(xí)端、內(nèi)容管理端、個(gè)性化推薦、AI交互等模塊；關(guān)鍵技術(shù)方案的選型，包括SpringBoot后端、Vue管理端、小程序端Uniapp方案，協(xié)同過濾推薦算法、AI交互模型等技術(shù)的應(yīng)用。2.平臺(tái)的系統(tǒng)架構(gòu)與數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)根據(jù)需求分析，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)基于前后端分離的網(wǎng)絡(luò)安全知識(shí)科普平臺(tái)，研究?jī)?nèi)容包括：系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)：采用SpringBoot+Vue+Uniapp進(jìn)行開發(fā)，后端采用RESTfulAPI進(jìn)行數(shù)據(jù)交互，前端包括管理端（Web端）和用戶端（微信小程序）；數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)：使用MySQL存儲(chǔ)用戶數(shù)據(jù)、文章數(shù)據(jù)、測(cè)試數(shù)據(jù)、推薦數(shù)據(jù)；用戶管理模塊：支持用戶注冊(cè)、登錄、身份認(rèn)證，確保數(shù)據(jù)安全性；科普內(nèi)容管理模塊：支持管理員發(fā)布、編輯、刪除網(wǎng)絡(luò)安全科普文章，提供多層次分類結(jié)構(gòu)，提高內(nèi)容組織的合理性。3.個(gè)性化推薦機(jī)制的研究與實(shí)現(xiàn)設(shè)計(jì)基于協(xié)同過濾的個(gè)性化推薦算法，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)內(nèi)容推送，研究?jī)?nèi)容包括：基于用戶興趣的推薦：根據(jù)用戶對(duì)特定收藏行為，構(gòu)建用戶興趣模型，實(shí)現(xiàn)相似用戶推薦；4.AI智能交互式學(xué)習(xí)的研究與實(shí)現(xiàn)結(jié)合AI語言模型，接入智能聊天功能，增強(qiáng)用戶自主學(xué)習(xí)體驗(yàn)，研究?jī)?nèi)容包括：智能問答系統(tǒng)：用戶可以通過輸入問題，獲取AI提供的網(wǎng)絡(luò)安全知識(shí)解答；5.信息安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估功能的研究與實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)提示與預(yù)警機(jī)制：根據(jù)用戶的測(cè)試評(píng)分劃分安全等級(jí)。6.后臺(tái)管理系統(tǒng)的研究與實(shí)現(xiàn)為了保證平臺(tái)的有效運(yùn)營(yíng)，設(shè)計(jì)后臺(tái)管理系統(tǒng)，主要研究?jī)?nèi)容包括：科普內(nèi)容管理：管理員可以添加、編輯、刪除科普文章，支持分類管理，提高內(nèi)容組織效率；用戶管理：支持用戶信息管理，確保平臺(tái)內(nèi)容安全；用戶反饋管理：支持留言反饋收集、用戶問題處理，優(yōu)化用戶體驗(yàn)；7.平臺(tái)的測(cè)試與優(yōu)化在系統(tǒng)開發(fā)完成后，通過功能測(cè)試、性能測(cè)試、安全性測(cè)試、用戶反饋分析進(jìn)行系統(tǒng)優(yōu)化。文獻(xiàn)綜述（2000字左右）1.引言網(wǎng)絡(luò)安全是數(shù)字時(shí)代的重要議題，隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及，信息安全問題愈發(fā)凸顯。網(wǎng)絡(luò)攻擊、數(shù)據(jù)泄露、網(wǎng)絡(luò)詐騙等威脅用戶信息安全，使得網(wǎng)絡(luò)安全知識(shí)的普及和教育變得尤為重要。傳統(tǒng)的安全知識(shí)傳播方式（如書籍、課堂培訓(xùn)）難以滿足快速變化的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境需求，因此，借助信息技術(shù)構(gòu)建智能化、個(gè)性化的網(wǎng)絡(luò)安全知識(shí)科普平臺(tái)成為近年來的研究熱點(diǎn)。本綜述圍繞網(wǎng)絡(luò)安全知識(shí)普及的現(xiàn)狀、個(gè)性化推薦技術(shù)、AI交互技術(shù)、信息安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估這四個(gè)關(guān)鍵研究方向進(jìn)行總結(jié)，以明確現(xiàn)有研究的進(jìn)展及不足，并為本研究提供理論基礎(chǔ)和技術(shù)參考。2.網(wǎng)絡(luò)安全知識(shí)普及的現(xiàn)狀與挑戰(zhàn)2.1網(wǎng)絡(luò)安全教育的必要性隨著網(wǎng)絡(luò)犯罪手段的不斷升級(jí)，網(wǎng)絡(luò)安全知識(shí)的普及已成為提升公眾安全意識(shí)、降低網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險(xiǎn)的重要手段。許多學(xué)者強(qiáng)調(diào)，網(wǎng)絡(luò)安全教育不僅僅是技術(shù)人員的必修課，更應(yīng)該成為普通網(wǎng)民的基本素養(yǎng)（Anderson&Moore,2022）。研究表明，缺乏網(wǎng)絡(luò)安全知識(shí)是用戶成為網(wǎng)絡(luò)攻擊目標(biāo)的重要原因之一，而有效的安全知識(shí)科普可以顯著降低信息泄露和經(jīng)濟(jì)損失的風(fēng)險(xiǎn)（Johnsonetal.,2020）。2.2現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)安全知識(shí)科普方式目前，網(wǎng)絡(luò)安全知識(shí)普及的方式主要包括：傳統(tǒng)課堂與線下培訓(xùn)（如大學(xué)課程、企業(yè)安全培訓(xùn)），但這種方式受時(shí)間、地點(diǎn)限制，覆蓋范圍有限（Zhangetal.,2021）。政府及企業(yè)組織的線上科普，如國(guó)家網(wǎng)絡(luò)安全宣傳周，通過短視頻、動(dòng)畫、宣傳手冊(cè)等形式傳播知識(shí)，但用戶參與度較低，學(xué)習(xí)效果難以量化（Lietal.,2020）?；ヂ?lián)網(wǎng)平臺(tái)的自媒體科普，如網(wǎng)絡(luò)安全專家在微信公眾號(hào)、Bilibili、知乎等平臺(tái)發(fā)布科普文章和視頻，內(nèi)容豐富但系統(tǒng)性不足，用戶難以形成完整的知識(shí)體系（Smith&Brown,2021）。2.3網(wǎng)絡(luò)安全知識(shí)普及的挑戰(zhàn)盡管網(wǎng)絡(luò)安全科普的方式多樣，但仍然面臨諸多挑戰(zhàn)，包括：內(nèi)容碎片化，缺乏系統(tǒng)性學(xué)習(xí)路徑（Wuetal.,2022）；缺乏個(gè)性化推薦，用戶獲取信息效率低（Liuetal.,2021）；交互性不足，用戶學(xué)習(xí)興趣難以維持（Chenetal.,2023）。為了應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)，近年來研究者開始探索利用個(gè)性化推薦技術(shù)、人工智能交互、信息安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估等手段，優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)安全知識(shí)的傳播模式。3.個(gè)性化推薦技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)安全科普中的應(yīng)用個(gè)性化推薦技術(shù)是近年來廣泛應(yīng)用于電子商務(wù)、在線教育、新聞推送等領(lǐng)域的一種智能信息過濾技術(shù)。其核心思想是基于用戶行為數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)用戶興趣，提供個(gè)性化內(nèi)容推薦（Resnick&Varian,1997）。當(dāng)前主流的推薦算法包括：基于協(xié)同過濾（CollaborativeFiltering,CF）：通過分析用戶的歷史行為（如瀏覽、點(diǎn)贊、收藏）和相似用戶的偏好進(jìn)行推薦（Schaferetal.,2007）；基于內(nèi)容的推薦（Content-BasedFiltering）：基于用戶對(duì)某類內(nèi)容的偏好，推薦相似類型的文章（Pazzani&Billsus,2007）；混合推薦（HybridRecommenderSystems）：結(jié)合協(xié)同過濾與基于內(nèi)容的推薦，提高推薦精準(zhǔn)度（Burke,2002）。近年來，個(gè)性化推薦已廣泛應(yīng)用于在線教育平臺(tái)，如Coursera、KhanAcademy、Udemy等，通過分析用戶學(xué)習(xí)行為，實(shí)現(xiàn)課程和學(xué)習(xí)資源的智能推薦（Yangetal.,2020）。研究表明，基于推薦算法的學(xué)習(xí)系統(tǒng)可以有效提升學(xué)習(xí)效率，使用戶獲取的內(nèi)容更具針對(duì)性（Lietal.,2019）。對(duì)于網(wǎng)絡(luò)安全知識(shí)科普，個(gè)性化推薦的應(yīng)用仍處于探索階段，但已有部分研究嘗試將協(xié)同過濾推薦應(yīng)用于安全教育平臺(tái)，提升學(xué)習(xí)體驗(yàn)（Wangetal.,2022）。4.AI交互技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)安全學(xué)習(xí)中的應(yīng)用AI交互技術(shù)，特別是自然語言處理（NLP）和智能對(duì)話系統(tǒng)，已成為現(xiàn)代在線教育系統(tǒng)的重要組成部分。智能交互可以提高用戶學(xué)習(xí)興趣、提供個(gè)性化答疑、增強(qiáng)學(xué)習(xí)沉浸感（Hirschberg&Manning,2015）。近年來，諸如ChatGPT、GoogleBard等大模型的發(fā)展，使得智能問答在在線教育領(lǐng)域的應(yīng)用愈發(fā)成熟（Brownetal.,2020）。在網(wǎng)絡(luò)安全科普領(lǐng)域，智能問答可以幫助用戶快速獲取相關(guān)知識(shí)，提高學(xué)習(xí)的自主性和便捷性（Gaoetal.,2023）。5.信息安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的研究進(jìn)展信息安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估旨在分析用戶在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中的潛在安全風(fēng)險(xiǎn)，并提供相應(yīng)的安全防護(hù)建議（ISO/IEC27005,2018）。近年來，研究者提出了基于用戶行為分析（UBA）的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，通過監(jiān)測(cè)用戶的密碼強(qiáng)度、設(shè)備安全性、訪問習(xí)慣等數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)潛在的安全威脅（Zhangetal.,2022）。當(dāng)前主流的信息安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法包括：基于規(guī)則的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估（如OWASP風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分模型）；基于機(jī)器學(xué)習(xí)的用戶行為分析，利用異常檢測(cè)算法識(shí)別高風(fēng)險(xiǎn)行為（Mitchelletal.,2021）。在網(wǎng)絡(luò)安全知識(shí)科普平臺(tái)中引入風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估功能，可以讓用戶了解自身的安全狀況，并提供針對(duì)性的防護(hù)建議，提升安全意識(shí)（Wangetal.,2023）。6.研究展望綜合已有研究，個(gè)性化推薦、AI交互和信息安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估技術(shù)的結(jié)合，為網(wǎng)絡(luò)安全知識(shí)科普提供了一種智能化、交互式、個(gè)性化的解決方案。然而，目前仍然存在一些挑戰(zhàn)：如何優(yōu)化推薦算法，提高個(gè)性化推薦的精準(zhǔn)度；AI交互如何結(jié)合知識(shí)圖譜，提升網(wǎng)絡(luò)安全學(xué)習(xí)的系統(tǒng)性；用戶行為數(shù)據(jù)的收集如何兼顧隱私保護(hù)和安全性，這些都是急需去研究和解決的內(nèi)容。已查閱參考文獻(xiàn)（不少于10條，并應(yīng)包括外文文獻(xiàn)）張鳴春,楊水玲.大學(xué)生網(wǎng)絡(luò)安全意識(shí)提升的時(shí)代價(jià)值與多維策略探析[J].西部素質(zhì)教育,2025,11(05):130-133.DOI:10.16681/ki.wcqe.202505029.尹浩,任保全,鐘旭東.基于網(wǎng)絡(luò)認(rèn)知的智能信息網(wǎng)絡(luò)發(fā)展構(gòu)想[J].陸軍工程大學(xué)學(xué)報(bào),2025,4(01):1-9.諶瑩.大數(shù)據(jù)背景下網(wǎng)絡(luò)安全現(xiàn)狀及趨勢(shì)分析[J].產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新研究,2025,(02):165-167.辛瑞雯,高云.基于知識(shí)圖譜技術(shù)的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)鏈路漏洞檢測(cè)研究[J].現(xiàn)代電子技術(shù),2025,48(01):97-101.DOI:10.16652/j.issn.1004-373x.2025.01.016.ChenB,LiH,ShiZ.ResearchonSpurious-NegativeSampleAugmentation-BasedQualityEvaluationMethodforCybersecurityKnowledgeGraph[J].Mathematics,2024,13(1):68-68.劉希鍇,孟學(xué)雷,陳亞茹.基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的鐵路施工調(diào)度安全分析方法[J].中國(guó)鐵路,2024,(12):31-38+54.DOI:10.19549/j.issn.1001-683x.2024.03.21.003.葉麗珠,代麗娜,鄭冬花,等.基于知識(shí)圖譜和數(shù)據(jù)增強(qiáng)的網(wǎng)絡(luò)安全信息采集與分析[J].電腦知識(shí)與技術(shù),2024,20(33):18-20.DOI:10.14004/ki.ckt.2024.1705.賴清楠,金建棟,周昌令.基于大語言模型的網(wǎng)絡(luò)威脅情報(bào)知識(shí)圖譜構(gòu)建技術(shù)研究[J].通信學(xué)報(bào),2024,45(S2):33-43.SaeedMM.Comparingtheinfluenceofcybersecurityknowledgeonattackdetection:insightsfromexpertsand