网络安全防御：通过攻击描述探索CVE类型
密码学与安全
2024-07-12 v2 软件工程
摘要
软件安全漏洞可能在被利用后仍然保持未发现状态。将攻击与漏洞关联有助于专家快速识别和响应事件。本文介绍了VULDAT——一种使用句子转换器MPNET进行分类的工具，用于从攻击描述中识别系统漏洞。我们将模型应用于来自ATT&CK存储库的100种攻击技术和来自CVE存储库的685个问题。然后，我们将VULDAT与基于句子转换器的另外八种最先进的分类器进行比较。我们的发现表明，该模型以F1分数为0.85、精确率为0.86和召回率为0.83获得最佳性能。此外，我们发现VULDAT识别了61%的CVE报告中的漏洞，以及68%的已识别漏洞。
引用
@article{arxiv.2407.06759,
title = {Cybersecurity Defenses: Exploration of CVE Types through Attack Descriptions},
author = {Refat Othman and Bruno Rossi and Barbara Russo},
journal= {arXiv preprint arXiv:2407.06759},
year = {2024}
}