近年来,网络安全威胁日益增多,数据驱动的安全智能分析成为网络安全领域研究的热点。特别是以知识图谱为代表的人工智能技术可为多源异构威胁情报数据中的复杂网络攻击检测和未知网络攻击检测提供支撑。网络安全实体识别是威胁情报知识图谱构建的基础。开放网络文本数据中的安全实体构成非常复杂,导致传统的深度学习方法难以准确识别。在BERT(pre-training of deep bidirectional transformers)预训练语言模型的基础上,提出一种基于残差空洞卷积神经网络和条件随机场的网络安全实体识别模型 BERT-RDCNN-CRF。通过BERT模型训练字符级特征向量表示,结合残差卷积与空洞