論文の概要: A Deep Learning Approach for Ontology Enrichment from Unstructured Text
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.08554v1
- Date: Thu, 16 Dec 2021 01:32:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-12-18 07:17:29.137814
- Title: A Deep Learning Approach for Ontology Enrichment from Unstructured Text
- Title（参考訳）: 非構造化テキストからのオントロジー富化のための深層学習手法
- Authors: Lalit Mohan Sanagavarapu, Vivek Iyer and Raghu Reddy
- Abstract要約: 既存のWeb上の攻撃、コントロール、アドバイザリの情報脆弱性は、セキュリティ分析を表現し、実行する機会を提供する。
自然言語処理とMLモデルに基づくオントロジーエンリッチメントアルゴリズムは、単語、フレーズ、文における概念の文脈的抽出に問題がある。
大規模なDBデータセットと2.8GBのウィキペディアコーパスとUniversal Sentenceでトレーニングされた双方向LSTMは、ISOベースの情報セキュリティを強化するためにデプロイされる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.932750332087746
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Information Security in the cyber world is a major cause for concern, with a
significant increase in the number of attack surfaces. Existing information on
vulnerabilities, attacks, controls, and advisories available on the web
provides an opportunity to represent knowledge and perform security analytics
to mitigate some of the concerns. Representing security knowledge in the form
of ontology facilitates anomaly detection, threat intelligence, reasoning and
relevance attribution of attacks, and many more. This necessitates dynamic and
automated enrichment of information security ontologies. However, existing
ontology enrichment algorithms based on natural language processing and ML
models have issues with contextual extraction of concepts in words, phrases,
and sentences. This motivates the need for sequential Deep Learning
architectures that traverse through dependency paths in text and extract
embedded vulnerabilities, threats, controls, products, and other
security-related concepts and instances from learned path representations. In
the proposed approach, Bidirectional LSTMs trained on a large DBpedia dataset
and Wikipedia corpus of 2.8 GB along with Universal Sentence Encoder is
deployed to enrich ISO 27001-based information security ontology. The model is
trained and tested on a high-performance computing (HPC) environment to handle
Wiki text dimensionality. The approach yielded a test accuracy of over 80% when
tested with knocked-out concepts from ontology and web page instances to
validate the robustness.
- Abstract（参考訳）: サイバー世界の情報セキュリティは、攻撃面の数を大幅に増加させ、懸念の主な原因となっている。
webで利用可能な脆弱性、攻撃、コントロール、アドバイザリに関する既存の情報は、知識を表現し、セキュリティ分析を行い、懸念を緩和する機会を提供する。
セキュリティ知識をオントロジーの形で表現することは、異常検出、脅威知性、推論とアタックの関連性、その他多くのことを促進する。
これにより、動的かつ自動的な情報セキュリティオントロジーの強化が必要となる。
しかし、自然言語処理とMLモデルに基づく既存のオントロジーエンリッチメントアルゴリズムは、単語、フレーズ、文における概念の文脈的抽出に問題がある。
これにより、テキスト内の依存関係パスを横切り、埋め込まれた脆弱性、脅威、コントロール、製品、その他のセキュリティ関連の概念やインスタンスを学習パス表現から抽出する、シーケンシャルなディープラーニングアーキテクチャの必要性が高まる。
提案手法では,大規模なDBpediaデータセットと2.8GBのウィキペディアコーパスとUniversal Sentence Encoderでトレーニングされた双方向LSTMを,ISO 27001ベースの情報セキュリティオントロジーの強化のためにデプロイする。
このモデルは、Wikiテキストの次元を扱うために、ハイパフォーマンスコンピューティング(HPC)環境で訓練され、テストされる。
このアプローチは、オントロジーとWebページインスタンスのノックアウトコンセプトでテストし、ロバスト性を検証するときに80%以上のテスト精度を得た。
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