Resumen

La ontología de seguridad se puede utilizar para construir un modelo de conocimiento compartido para un dominio de aplicación con el fin de superar el problema de la heterogeneidad de datos, pero sufre de su propio problema de heterogeneidad. Encontrar entidades idénticas en dos ontologías, es decir, la alineación de ontologías, es una solución. Es importante seleccionar una medida de similitud (SM) efectiva para distinguir entidades heterogéneas. Sin embargo, debido a las complejas relaciones semánticas entre conceptos, no se garantiza que ninguna SM sea efectiva en todas las tareas de alineación. La agregación de SMs de modo que sus ventajas y desventajas se complementen directamente afecta la calidad de las alineaciones. En este trabajo, definimos formalmente este problema, discutimos sus desafíos y presentamos un algoritmo genético (GA) específico del problema para abordarlo de manera efectiva. Probamos experimentalmente nuestro enfoque en pistas bibliográficas proporcionadas por OAEI y cinco pares de ontologías de seguridad. Los resultados muestran

• Materias:Cifrado de búsqueda Seguridad informática Reconstrucción virtual Detección de intrusos Sistema de programación
• Subjects:Search encryption Computer security Virtual reconstruction Intrusion detection Programming system
• Palabras claves:Ontología de seguridad; Heterogeneidad de datos; Alineación de ontologías; Medida de similitud; Relaciones semánticas; Algoritmo genético.
• Keywords:Security ontology; Data heterogeneity; Ontology alignment; Similarity measure; Semantic relationships; Genetic algorithm