論文の概要: Constructing Flow Graphs from Procedural Cybersecurity Texts
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.14357v1
- Date: Sat, 29 May 2021 19:06:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-06-01 17:42:19.328287
- Title: Constructing Flow Graphs from Procedural Cybersecurity Texts
- Title（参考訳）: 手続き型サイバーセキュリティテキストからのフローグラフの構築
- Authors: Kuntal Kumar Pal, Kazuaki Kashihara, Pratyay Banerjee, Swaroop Mishra,
Ruoyu Wang, Chitta Baral
- Abstract要約: 我々はサイバーセキュリティドメイン(3154文書)に大規模な注釈付き手続き型テキストデータセット(CTFW)を構築した。
本稿では,このようなテキストから関連情報を識別し,文間の情報フローを生成することを提案する。
実験の結果,BERT文を埋め込んだグラフ畳み込みネットワークは,3つの領域すべてでBERTよりも優れていた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.09313316086535
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Following procedural texts written in natural languages is challenging. We
must read the whole text to identify the relevant information or identify the
instruction flows to complete a task, which is prone to failures. If such texts
are structured, we can readily visualize instruction-flows, reason or infer a
particular step, or even build automated systems to help novice agents achieve
a goal. However, this structure recovery task is a challenge because of such
texts' diverse nature. This paper proposes to identify relevant information
from such texts and generate information flows between sentences. We built a
large annotated procedural text dataset (CTFW) in the cybersecurity domain
(3154 documents). This dataset contains valuable instructions regarding
software vulnerability analysis experiences. We performed extensive experiments
on CTFW with our LM-GNN model variants in multiple settings. To show the
generalizability of both this task and our method, we also experimented with
procedural texts from two other domains (Maintenance Manual and Cooking), which
are substantially different from cybersecurity. Our experiments show that Graph
Convolution Network with BERT sentence embeddings outperforms BERT in all three
domains
- Abstract（参考訳）: 自然言語で書かれた手続きテキストに従うことは困難である。
関連する情報を識別するためにテキスト全体を読み、タスクを完了するための命令フローを識別する必要があります。
このようなテキストが構造化されている場合、命令フローを視覚化したり、特定のステップを推論したり、初心者エージェントが目標を達成するのを助ける自動化システムを構築することも簡単にできます。
しかし, この構造回復作業は, テキストの性質が多様であるため課題である。
本稿では,このようなテキストから関連情報を識別し,文間の情報フローを生成することを提案する。
我々はサイバーセキュリティドメイン(3154文書)に大規模な注釈付き手続きテキストデータセット(CTFW)を構築した。
このデータセットには、ソフトウェア脆弱性分析経験に関する貴重な説明が含まれている。
複数の設定でLM-GNNモデルを用いたCTFW実験を行った。
この課題と手法の両方の汎用性を示すために,サイバーセキュリティとは大きく異なる2つのドメイン(メンテナンスマニュアルと調理)の手続きテキストを実験した。
実験により, BERT文埋め込みを用いたグラフ畳み込みネットワークは, BERTを3つの領域すべてで上回っていることがわかった。
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