基于社交媒体报告的网络安全威胁感知严重性分析
计算与语言
2019-05-06 v3 密码学与安全
摘要
突破性的网络安全事件会在各类网站上传播，包括安全博客（FireEye、Kaspersky 等）以及 Facebook 和 Twitter 等社交媒体平台。在本文中，我们研究基于在线描述网络安全威胁所用语言来分析其严重性的方法。我们构建了一个包含 6,000 条描述软件漏洞的推文语料库，并标注了作者对其严重性的看法。我们表明，该语料库支持开发针对此任务具有高精度的自动分类器。此外，我们展示了将在线报告的威胁严重性用户观点作为重要软件漏洞早期指标的分析价值。我们提出了一种简单而有效的方法，用于将推文中报告的软件漏洞关联到国家漏洞数据库（NVD）中的通用漏洞披露（CVE）。利用我们预测的严重性分数，我们表明在预测高严重性漏洞时可以达到 0.86 的 Precision@50，显著优于基于推文量的基线。最后，我们展示了在线对严重性漏洞的报告如何预测现实世界中的漏洞利用。
引用
@article{arxiv.1902.10680,
title = {Analyzing the Perceived Severity of Cybersecurity Threats Reported on Social Media},
author = {Shi Zong and Alan Ritter and Graham Mueller and Evan Wright},
journal= {arXiv preprint arXiv:1902.10680},
year = {2019}
}
备注
Accepted at NAACL 2019