从地下黑客论坛推断漏洞利用的讨论主题

网络威胁日益复杂，需要采取主动措施来识别漏洞和潜在利用。地下黑客论坛是交流黑客技术和讨论利用相关问题的温床。在这项研究中，我们提出了一种创新方法，使用主题建模来分析和揭示这些论坛中讨论的漏洞关键主题。我们研究的目标是开发一个基于机器学习的模型，能够自动检测和分类地下黑客论坛中与漏洞相关的讨论。通过监控和分析这些论坛的内容，我们旨在识别新兴漏洞、利用技术和潜在威胁行为者。为此，我们收集了一个包含来自多个地下论坛的帖子和线程的大规模数据集。我们对数据进行预处理和清洗，以确保准确性和可靠性。利用主题建模技术，特别是潜在狄利克雷分配（LDA），我们揭示了数据集中的潜在主题及其相关关键词。这使我们能够识别与漏洞、利用和潜在目标相关的重复主题和普遍讨论。