对零日计划披露的零日漏洞的实证分析
密码学与安全
2025-12-19 v1 机器学习
摘要
零日漏洞是网络安全中一些最关键的威胁，因为它们对应于软件或硬件中先前未知的缺陷，这些缺陷在供应商能够开发和部署补丁之前就被积极利用。在此暴露窗口期间，受影响的系统仍处于无防御状态，使得零日攻击破坏性特别大且难以缓解。本研究分析了2024年1月至4月期间报告的零日计划（ZDI）漏洞披露，Cole [2025] 共包含415个漏洞。数据集包括漏洞标识符、通用漏洞评分系统（CVSS）v3.0评分、发布日期和简短文本描述。这项工作的主要目标是识别零日漏洞披露的趋势，检查不同供应商的严重性分布，并探究哪些漏洞特征最能指示高严重性。此外，本研究探索了用于严重性分类的预测建模方法，比较了使用结构化元数据和非结构化文本描述的经典机器学习技术与深度学习模型。研究结果旨在支持改进的补丁优先级排序策略、更有效的漏洞管理，以及增强组织对新兴零日威胁的防范能力。
引用
@article{arxiv.2512.15803,
title = {An empirical analysis of zero-day vulnerabilities disclosed by the zero day initiative},
author = {Apurva Shet and Izzat Alsmadi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2512.15803},
year = {2025}
}