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基于预训练模型的漏洞信息检索系统研究 被引量:2
1
作者 刘烨 杨良斌 《情报杂志》 CSSCI 北大核心 2024年第8期84-91,共8页
[研究目的]威胁情报中漏洞信息是指有关网络、系统、应用程序或供应链中存在的漏洞的信息。目前搜索引擎在漏洞信息检索上存在短板,利用预训练模型来构建漏洞检索系统可以提高检索效率。[研究方法]以公开的漏洞信息作为数据来源,构建了... [研究目的]威胁情报中漏洞信息是指有关网络、系统、应用程序或供应链中存在的漏洞的信息。目前搜索引擎在漏洞信息检索上存在短板,利用预训练模型来构建漏洞检索系统可以提高检索效率。[研究方法]以公开的漏洞信息作为数据来源,构建了一个问答数据集,对Tiny Bert进行增量预训练。使用模型对于每个查询向量化,并把漏洞信息构建成faiss向量数据库,利用HNSW索引进行多通道和单通道召回检索。然后对模型进行对比学习微调生成双塔和单塔模型,利用双塔召回和单塔精排构建了一个简易的知识检索系统。[研究结论]实验结果表明,预训练模型可以显著地提升检索性能,对比学习微调的双塔模型在构建的漏洞信息测试集中TOP1召回率为92.17%。通过漏洞信息领域的检索实践,对构建威胁情报的检索系统提供了参考。 展开更多
关键词 威胁情报 预训练模型 漏洞信息 多通道搜索技术 信息检索系统
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面向区块链漏洞知识库的大模型增强知识图谱问答模型
2
作者 解飞 宋建华 +2 位作者 姜丽 张龑 何帅 《现代电子技术》 北大核心 2025年第2期137-142,共6页
大语言模型(LLM)在专业领域特别是区块链漏洞领域应用时存在局限性,如专业术语噪声干扰和细粒度信息过重导致理解不足。为此,构建一种面向区块链漏洞知识库的增强型知识图谱问答模型(LMBK_KG)。通过整合大模型和知识图谱来增强知识表示... 大语言模型(LLM)在专业领域特别是区块链漏洞领域应用时存在局限性,如专业术语噪声干扰和细粒度信息过重导致理解不足。为此,构建一种面向区块链漏洞知识库的增强型知识图谱问答模型(LMBK_KG)。通过整合大模型和知识图谱来增强知识表示和理解能力,同时利用多粒度语义信息进行专业问题的过滤和精准匹配。研究方法包括使用集成的多粒度语义信息和知识图谱来过滤专业术语噪声,以及采用大模型生成的回答与专业知识图谱进行结构化匹配和验证,以提高模型的鲁棒性和安全性。实验结果表明,所提出的模型在区块链漏洞领域问答的准确率比单独使用大模型提高26%。 展开更多
关键词 大语言模型 知识图谱 问答模型 多粒度语义信息 区块链 漏洞信息 文本表征
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基于本体的信息安全漏洞关联分析 被引量:8
3
作者 张雪芹 徐金瑜 顾春华 《华东理工大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2014年第1期125-131,共7页
漏洞是引发信息安全问题的重要因素,对漏洞发生情况进行分析预测值得关注。针对信息安全漏洞数据库中的漏洞数据,基于CWE构建信息安全漏洞本体,形成漏洞领域语义基础,采用Apriori关联算法,对软件中漏洞发生情况进行分析预测。在数据挖... 漏洞是引发信息安全问题的重要因素,对漏洞发生情况进行分析预测值得关注。针对信息安全漏洞数据库中的漏洞数据,基于CWE构建信息安全漏洞本体,形成漏洞领域语义基础,采用Apriori关联算法,对软件中漏洞发生情况进行分析预测。在数据挖掘的数据预处理阶段借助该语义知识,通过将低概念层级的漏洞数据泛化至高概念层级,提高项集的支持度,挖掘出隐藏的关联规则;在关联规则评估阶段通过设计基于用户关注度的规则筛选器ADARF和RDARF,实现了根据用户关注度找出符合用户兴趣度的规则;基于CNNVD漏洞库的实验证明了上述方法的有效性。 展开更多
关键词 信息安全漏洞 领域本体 数据挖掘 管理分析
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基于文本挖掘的漏洞信息聚类分析 被引量:3
4
作者 高岭 申元 +2 位作者 高妮 雷艳婷 孙骞 《东南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第5期845-850,共6页
为了挖掘漏洞内在联系且高效管理漏洞信息,将文本处理和聚类算法应用于漏洞挖掘中.从漏洞库宏观角度出发,提出了一种基于文本挖掘和粒子群优化算法的漏洞信息聚类(PSO-Kmeans)算法.首先,通过文本处理,获取频词空间,用以将漏洞信息描述... 为了挖掘漏洞内在联系且高效管理漏洞信息,将文本处理和聚类算法应用于漏洞挖掘中.从漏洞库宏观角度出发,提出了一种基于文本挖掘和粒子群优化算法的漏洞信息聚类(PSO-Kmeans)算法.首先,通过文本处理,获取频词空间,用以将漏洞信息描述字段编码化;其次,为了减少局部最优和聚类中心选取不当对聚类结果的影响,利用粒子群优化算法获取全局聚类中心;最后,利用K-means算法实现漏洞信息的聚类,对漏洞信息进行分类别管理,并为预测未知漏洞特征提供参考.实验结果表明,PSO-K-means算法准确率达到90.16%,与K-means算法相比,其平均准确率提高约5%,平均迭代次数减少约45次.所提算法可预测3种未知漏洞的主要类别,是一种有效的漏洞分析方法. 展开更多
关键词 漏洞信息 聚类 粒子群优化算法 文本挖掘 余弦相似度
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漏洞信息数据挖掘系统设计 被引量:4
5
作者 葛先军 李志勇 何友 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2009年第4期883-886,共4页
为了发现漏洞的隐藏规律,以便对新漏洞产生的部位类型、漏洞危害时效等因素进行预测,提出利用数据挖掘技术对漏洞信息进行处理,建立了漏洞数据库和漏洞利用信息数据库及其分析模型,利用自然语言处理技术对漏洞数据和漏洞利用信息进行处... 为了发现漏洞的隐藏规律,以便对新漏洞产生的部位类型、漏洞危害时效等因素进行预测,提出利用数据挖掘技术对漏洞信息进行处理,建立了漏洞数据库和漏洞利用信息数据库及其分析模型,利用自然语言处理技术对漏洞数据和漏洞利用信息进行处理,利用漏洞相关信息发现漏洞产生的原因、时间、地理分布等内在规律,从而有利于对漏洞危害进行预警和防范。 展开更多
关键词 网络攻击 数据挖掘 漏洞数据库 漏洞利用信息
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基于关联规则的漏洞信息数据挖掘系统设计 被引量:7
6
作者 马强 《现代电子技术》 北大核心 2020年第5期82-85,91,共5页
针对当前漏洞信息数据挖掘系统挖掘效率过低、不具备实时查询能力的问题,设计一种基于关联规则的漏洞信息数据挖掘系统。对系统的硬件进行重点设计,硬件分为数据处理层、数据挖掘层、数据存储层和数据查询层四个层次。数据存储层利用HB... 针对当前漏洞信息数据挖掘系统挖掘效率过低、不具备实时查询能力的问题,设计一种基于关联规则的漏洞信息数据挖掘系统。对系统的硬件进行重点设计,硬件分为数据处理层、数据挖掘层、数据存储层和数据查询层四个层次。数据存储层利用HBase数据库存储数据,数据挖掘层负责读、写和挖掘三项工作,显示层采用MVVM框架,以模块化的方式绑定数据,填写标签。根据硬件设计结果给出软件流程,软件分为数据量化、可量化的数据子集抽取和模糊聚类三步。为检测系统的实际应用效果,与传统数据挖掘系统进行对比实验,结果表明,设计的数据挖掘系统能够在短时间内挖掘出大量的漏洞信息数据,挖掘效率更高。 展开更多
关键词 关联规则 漏洞信息 数据挖掘 挖掘系统 数据漏洞 信息关联
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漏洞类型聚类的层次化漏洞修复模型 被引量:3
7
作者 高妮 贺毅岳 +1 位作者 申元 高岭 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2018年第2期274-281,共8页
针对传统漏洞修复策略存在难以确定同一危害等级漏洞修复优先次序的问题,提出了一种基于漏洞类型聚类的层次化漏洞修复(vulnerability remediation based on vulnerability type clustering,VR-VTC)模型。首先,运用PSO-K-means(particle... 针对传统漏洞修复策略存在难以确定同一危害等级漏洞修复优先次序的问题,提出了一种基于漏洞类型聚类的层次化漏洞修复(vulnerability remediation based on vulnerability type clustering,VR-VTC)模型。首先,运用PSO-K-means(particle swarm optimization K-means)算法对漏洞信息进行聚类分析,再根据每种漏洞类型高危、中危、低危各个危害等级的百分比,计算每种漏洞类型的威胁因子;然后,将目标主机漏洞划分为主机、漏洞类型威胁等级、漏洞类型和漏洞4个层次,再采用"自下而上、先局部后整体"的漏洞修复策略,提出一种基于漏洞类型的层次化漏洞修复方法。实验结果表明,VR-VTC模型可为用户提供细粒度的漏洞修复策略。 展开更多
关键词 网络安全 漏洞信息聚类 漏洞修复
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漏洞披露对企业市值影响的经济学分析
8
作者 赵红漫 赵柳榕 李娇 《会计之友》 北大核心 2023年第15期75-82,共8页
以2011—2020年我国沪深A股上市公司在国家信息安全漏洞共享平台公开的漏洞信息为样本,运用事件研究法分析企业异常收益率在漏洞披露时间附近的变化情况,判断披露事件对企业累积异常收益率的负面影响,并阐释企业累积异常收益率的影响因... 以2011—2020年我国沪深A股上市公司在国家信息安全漏洞共享平台公开的漏洞信息为样本,运用事件研究法分析企业异常收益率在漏洞披露时间附近的变化情况,判断披露事件对企业累积异常收益率的负面影响,并阐释企业累积异常收益率的影响因素及影响程度。结果表明:漏洞评分、企业补丁响应行为、企业规模和漏洞公布时间对企业累积异常收益率有显著正向影响,但随着漏洞评分的增大,补丁响应行为对企业的影响效果会减弱;漏洞披露的延误程度对企业累积异常收益率有显著负向影响;企业所属产业对企业累积异常收益率无显著影响。最后为企业和漏洞披露平台提出信息安全漏洞披露的策略和建议。 展开更多
关键词 信息安全漏洞 累积异常收益率 漏洞披露
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结合CNN和文本语义的漏洞自动分类方法 被引量:12
9
作者 曲泷玉 贾依真 郝永乐 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第7期738-742,共5页
为解决大规模漏洞分类问题,提出一种基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的漏洞自动分类方法,借鉴深度学习的技术思想自动获取漏洞描述的相关局部特征,通过batchnorm规范化数据解决文本训练不稳定问题,进而实现漏洞类... 为解决大规模漏洞分类问题,提出一种基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的漏洞自动分类方法,借鉴深度学习的技术思想自动获取漏洞描述的相关局部特征,通过batchnorm规范化数据解决文本训练不稳定问题,进而实现漏洞类型的有效划分.实验表明,与传统方法相比,该方法在漏洞自动分类效率上能够得到显著的提高. 展开更多
关键词 卷积神经网络 漏洞分类 国家信息安全漏洞
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依赖灰色多层次弱收敛序列系数的饲料物流车辆调度优化 被引量:3
10
作者 王利改 《饲料研究》 CAS 北大核心 2020年第4期155-158,共4页
传统的饲料物流车辆调度优化方案调度范围过小、调度花费时间较长、调度花费成本较高,不利于饲料产业的发展。为了解决上述问题,依赖灰色多层次弱收敛序列系数研究了一种新的饲料物流车辆调度优化方案,根据计划性、预防性和机动性3个特... 传统的饲料物流车辆调度优化方案调度范围过小、调度花费时间较长、调度花费成本较高,不利于饲料产业的发展。为了解决上述问题,依赖灰色多层次弱收敛序列系数研究了一种新的饲料物流车辆调度优化方案,根据计划性、预防性和机动性3个特点建立了饲料车辆调度优化模型,通过分析饲料物流配送车辆序列系数确定线路模式,使用灰色多层次弱收敛序列系数拟合出最短线路,从而得到饲料物流车辆调度优化方案。优化方案的实现过程共分为采集饲料运输交通路网信息、编制饲料配送图、建立饲料物流车辆管理模式三步。为检测优化方案效果,与未优化之前的方案进行试验对比。结果表明,优化后的饲料物流车辆调度方案明显增加调度范围,有效缩短了调度过程花费的时间,大大降低了花费成本,促进饲料产业的发展。 展开更多
关键词 关联规则 漏洞信息 数据挖掘 挖掘系统 数据漏洞 信息关联
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