使用深度神经网络翻译多语言威胁情报
计算与语言
2018-07-20 v1 密码学与安全
摘要
互联网的多语言特性增加了网络安全界从网上OSINT数据战略性挖掘威胁情报的持续努力的复杂性。社交媒体、博客和暗网漏洞市场等OSINT源以多种语言存在，阻碍了无法从不懂的语言情报中得出结论的安全分析师。尽管第三方翻译引擎日益强大，它们并不适合私有安全环境。首先，由于隐私和保密政策，敏感情报不允许作为第三方引擎的输入。此外，第三方引擎产生的一般化翻译往往缺乏专属网络安全术语。在本文中，我们解决这些问题并描述使跨陌生语言威胁情报理解成为可能的系统。我们创建了一个基于神经网络的系统，接收不同语言的网络安全数据并输出相应的英文翻译。该英文翻译随后可被分析师理解，也可作为基于AI的网络防御系统的输入以采取缓解行动。作为概念验证，我们构建了一个管道，接收俄语威胁并生成其对应的英文、RDF和向量化表示。我们的网络专门针对网络安全数据优化翻译。
引用
@article{arxiv.1807.07517,
title = {Using Deep Neural Networks to Translate Multi-lingual Threat Intelligence},
author = {Priyanka Ranade and Sudip Mittal and Anupam Joshi and Karuna Joshi},
journal= {arXiv preprint arXiv:1807.07517},
year = {2018}
}