从文本中识别与提取网络安全相关实体
计算与语言
2022-08-04 v1 人工智能
密码学与安全
摘要
网络威胁情报（Cyber Threat Intelligence, CTI）是描述威胁向量、漏洞和攻击的信息，常被用作基于 AI 的网络防御系统（如网络安全知识图谱（Cybersecurity Knowledge Graphs, CKG））的训练数据。迫切需要有社区可访问的数据集来训练现有基于 AI 的网络安全流水线，以从 CTI 中高效、准确地提取有意义的洞察。我们已从多种开放源创建了初始非结构化 CTI 语料库，用于借助 spaCy 框架训练与测试网络安全实体模型，并探索自动识别网络安全实体的自学习方法。我们还描述了应用网络安全领域实体链接与来自 Wikidata 的现有世界知识的方法。我们的未来工作将调研并测试 spaCy NLP 工具，并创建从文本提取新信息持续集成的方法。
引用
@article{arxiv.2208.01693,
title = {Recognizing and Extracting Cybersecurtity-relevant Entities from Text},
author = {Casey Hanks and Michael Maiden and Priyanka Ranade and Tim Finin and Anupam Joshi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2208.01693},
year = {2022}
}