Sep, 2023

自动化漏洞分析：威胁优先级和影响预测

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TL;DR本研究介绍了一种名为 CVEDrill 的创新预测模型与工具，能够革新 CVE 分析和威胁优先级排序，实现精确威胁缓解和自动分类 CVE 至适当的 CWE 层级类别，从而开创了在此领域超越 ChaptGPT 等最先进工具的组织实施网络安全对策缓解的精确度和及时性。
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发现论文，激发创造
  • 威胁分析：使用分层神经网络对 CVE2CWE 进行分类

    本文介绍了第一个自动将 CVE 分类到 CWE 的工具 ——ThreatZoom，它利用一种新颖的学习算法，该算法采用自适应层次神经网络，基于文本分析分数和分类错误进行权重调整，通过从 CVE 的描述中提取的统计和语义特征自动估计 CWE 类别，经过 MITRE 和国家漏洞数据库（NVD）提供的各种数据集的严格测试，将 CVE 实例正确分类到其正确的 CWE 类别的精度为 92％（细粒度）和 94％（粗粒度）对于 NVD 数据集，并为 MITRE 数据集 75％（细粒度）和 90％（粗粒度），尽管数据集很小。

    Sep, 2020

  • V2W-BERT: 一种有效的软件漏洞层次多类分类框架

    本文介绍了一种基于 Transformer 学习框架的新方法 (V2W-BERT)，通过自然语言处理、链接预测和迁移学习等思想，自动将 Common Vulnerabilities and Exposures (CVE) 映射到 Common Weakness Enumerations (CWE)，准确地解决了在网络安全方面的问题，可应用于寻找软件漏洞和缓解网络攻击。

    Feb, 2021

  • 漏洞优先级排序：一种攻击性安全方法

    本文介绍了一种新的漏洞优先级排序方法，受渗透测试的启发，通过一个真实的案例来验证了机器学习自动化流程的准确性。

    Jun, 2022

  • CPE-Identifier：采用深度学习和自然语言处理的自动 CPE 标识和 CVE 摘要注释

    针对国家漏洞数据库（NVD）每年新漏洞数量的急剧增加，导致 NVD 分析师将通用平台枚举（CPE）与公共漏洞和暴露（CVE）摘要相关联的工作量越发繁重和缓慢，本研究提出了自动标注和提取 CPE 的 CPE-Identifier 系统，通过深度学习模型，自动生成和标注数据，应用自然语言处理（NLP）命名实体识别（NER）识别文本中的新技术术语，并在自动化 CVE-CPE 标注方面表现优异。

    May, 2024

  • 基于 CVE 的攻击技术预测与语义信息提取及领域特定语言模型

    该研究论文介绍了一种能够分析 CVE 描述并推测由 CVE 利用导致的可能 TTP 攻击的创新技术工具 TTPpredictor，并通过与 MITRE 的攻击功能类别的关联，实现了对威胁行为的自动分类，提高了对于潜在攻击技术的主动识别和威胁治理的能力。

    Sep, 2023

  • 将 CVE 漏洞记录自动映射到 MITRE CWE 弱点

    本研究旨在通过 Sentence-BERT 和 rankT5 等深度学习模型将 CVE 记录映射为 MITRE CWE 弱点，并发布了包含 4,012 个记录的手动注释数据集，以用于弥补缺乏公共可用数据集的问题。

    Apr, 2023

  • CVSS-BERT：使用自然语言理解技术从计算机安全漏洞描述中确定其严重程度

    利用自然语言处理中的 BERT 分类器，从可公开的计算机安全漏洞的文本描述中解析漏洞的特征并计算其严重性得分，以减少分析所需的时间和人力。

    Nov, 2021

  • 揭示未见安全实体之间的隐藏链接

    VulnScopper 是一种创新方法，利用多模态表示学习，结合知识图谱和自然语言处理，自动化和增强对软件漏洞的分析，显著提高了公共漏洞和曝光、常见弱点枚举和常见平台枚举之间的链接预测准确率。

    Mar, 2024

  • 漏洞攻击技术与威胁识别

    该研究使用机器学习和自然语言处理技术以及多个公共数据集，提供一个易于理解的漏洞到攻击技术和威胁行为者的映射，帮助安全从业者协助客户管理和优先处理漏洞。

    Jun, 2022

  • 将威胁战术、技术和模式与防御弱点、漏洞和受影响的平台配置联系起来，用于网络狩猎

    本文将 MITRE 的 ATT＆CK MATRIX、NIST 的通用弱点枚举（CWE）、CVE 和 CAPEC 等公共数据源连接起来，构建了一个名为 BRON 的聚合数据图，从而增强了 Alerts，威胁和漏洞的信息，并鉴别了公共数据源的盲点和范围。

    Oct, 2020