利用生存模型与失效时间模型预测物联网设备漏洞修复时间

物联网设备快速融入企业环境带来了重大的安全挑战。许多物联网设备在安全措施极少的情况下推向市场，通常每台设备平均存在 25 个漏洞。为了增强网络安全措施并帮助系统管理员更有效地管理物联网补丁，我们提出了一种创新框架，用于预测易受攻击的物联网设备获得修复或补丁所需的时间。我们开发了一个基于加速失效时间（AFT）方法的生存分析模型，并使用 XGBoost 集成回归模型实现，以预测易受攻击的物联网设备何时会获得修复或补丁。通过构建一个结合公共和私人来源的综合物联网漏洞数据库，我们提供了关于受影响设备、漏洞检测日期、已发布的 CVE、补丁发布日期以及相关 Twitter 活动趋势的洞察。我们进行了彻底的实验，评估了不同特征组合，包括基础设备和漏洞数据、国家漏洞数据库（NVD）信息（如 CVE、CWE 和 CVSS 评分）、将文本描述转化为句子向量，以及与 CVE 相关的 Twitter 趋势频率。我们的实验表明，所提模型能准确预测物联网漏洞的修复时间，其中来自 VulDB 和 NVD 的数据被证明特别有效。纳入 Twitter 趋势数据提供的额外收益微乎其微。该框架为组织提供了一种实用工具，用于预测漏洞解决时间、改善物联网补丁管理，并加强其应对潜在威胁的网络安全态势。