一种安全应急响应机器人交互方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种安全应急响应机器人交互方法及系统，所述交互方法为：获取自然语言描述命令；分词处理，获得自然语言描述命令的词序列；采用网络爬虫技术确定词序列中每个词的权重；利用预训练后的文本表示模型确定词序列中每个词的词向量；将词序列中每个词的词向量和权重的乘积组成自然语言描述命令的句子向量；将句子向量输入深度语义匹配模型进行意图识别，并对词序列进行槽位提取；根据自然语言描述命令的槽位和意图，生成机器人可执行命令。本发明专利技术通过对自然语言描述命令进行意图分析和槽位提取，生成自然语言描述命令对应的机器人可执行命令，实现了通过自然语言下发的命令与机器人进行交互。令与机器人进行交互。令与机器人进行交互。

【技术实现步骤摘要】
一种安全应急响应机器人交互方法及系统


[0001]本专利技术涉及人机交互
，特别涉及一种安全应急响应机器人交互方法及系统。

技术介绍

[0002]随着企业组织面临越来越多的威胁，安全人员每天的工作变得越来越多的重复操作。为了能够进行快速、持续地响应，安全人员将自己的日常工具整理后，通过命令去触发机器人自动执行需要执行的操作。通过命令去触发机器人执行操作需工作人员熟知机器人的所有命令和各种复杂的参数。这种和机器人的交互方式虽然减少了一些手动操作，但是对安全人员的要求非常的高。
[0003]通过固定的命令触发机器人操作的人机协同系统还停留在规则层面。当安全事件发生时，相关人员需要按照预定的应急响应流程开展响应。例如，相关人员通常按照以下流程依次完成安全事件应急响应工作：安全事件发生、判定类型、启动响应流程、通知责任人、识别攻击影响、执行响应策略、封禁攻击IP、对被攻击对象作风险评估和漏洞修复、完成事件响应；每部分工作对应的执行操作机器人的命令：/search_event_latest-source＝vpn-query_date＝201本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种安全应急响应机器人交互方法，其特征在于，所述交互方法包括如下步骤：获取自然语言描述命令；对所述自然语言描述命令进行分词处理，获得自然语言描述命令的词序列；采用网络爬虫技术确定词序列中每个词的权重；利用预训练后的文本表示模型确定所述词序列中每个词的词向量；将词序列中每个词的词向量和权重的乘积组成自然语言描述命令的句子向量；将所述句子向量输入深度语义匹配模型进行意图识别，确定自然语言描述命令的意图；对所述词序列进行槽位提取，获取自然语言描述命令的槽位；根据自然语言描述命令的槽位和意图，生成机器人可执行命令。2.根据权利要求1所述的安全应急响应机器人交互方法，其特征在于，所述利用预训练后的文本表示模型确定所述词序列中每个词的词向量，之前还包括：对所述词序列进行句法分析，建立所述词序列的语法树；根据所述语法树和每个词的权重，删除所述词序列中权重小于权重阈值且不是语法树中主干的词，获得简化处理后的词序列。3.根据权利要求1所述的安全应急响应机器人交互方法，其特征在于，所述深度语义匹配模型包括卷积层、池化层和匹配层；所述卷积层和所述池化层用于对所述句子向量进行特征提取，获得所述句子向量的特征向量；所述匹配层用于计算所述句子向量的特征向量与数据库中不同意图的特征向量的余弦相似度后，再计算余弦相似度的反余弦值，将1减去反余弦值与π的商的差值作为句子向量的特征向量与数据库中不同意图的特征向量的相似度。4.根据权利要求1所述的安全应急响应机器人交互方法，其特征在于，所述对所述词序列进行槽位提取，获取自然语言描述命令的槽位，具体包括：采用命名实体识别模型对所述词序列进行槽位提取，获取自然语言描述命令的槽位。5.根据权利要求1所述的安全应急响应机器人交互方法，其特征在于，所述对所述词序列进行槽位提取，获取自然语言描述命令的槽位，具体包括：计算所述词序列中每个词与自然语言描述命令的意图的实体的相似度；将词序列中相似度最高的词，作为自然语言描述命令的槽位。6.根据权利要求1所述的安全应急响应机器人交互方法，其...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱应龙，
申请(专利权)人：广州知图科技有限公司，
类型：发明
国别省市：