利用黑客情绪预测网络事件
计算与语言
2019-02-05 v1
摘要
近期备受瞩目的网络攻击事件说明了组织为何需要更好的网络防御。网络威胁难以准确预测，因为攻击者通常试图掩盖其踪迹。然而，他们经常在黑客论坛上讨论漏洞利用与技术。黑客的社区行为可能为了解群体的集体恶意活动提供线索。我们提出一种利用情感分析预测网络事件的新方法。我们使用来自两家主要商业组织的网络攻击数据测试了该方法。我们考虑三类事件：恶意软件安装、恶意目的地访问，以及突破目标组织防御的恶意邮件。我们对黑客论坛帖子进行情感分析以更好地理解黑客行为，从而构建预测信号。我们分析了 2016 年 1 月至 2018 年 1 月期间在 100 多个表层与暗网黑客论坛上生成的超过 40 万条帖子。我们发现某些论坛的预测能力显著强于其他论坛。利用特定论坛的基于情感的模型，在提前数周预测网络攻击方面，可以优于 SOTA 深度学习与时间序列模型。
引用
@article{arxiv.1804.05276,
title = {Predicting Cyber Events by Leveraging Hacker Sentiment},
author = {Ashok Deb and Kristina Lerman and Emilio Ferrara},
journal= {arXiv preprint arXiv:1804.05276},
year = {2019}
}