論文の概要: Recognizing and Extracting Cybersecurtity-relevant Entities from Text

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.01693v1
• Date: Tue, 2 Aug 2022 18:44:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-04 13:10:32.403878
• Title: Recognizing and Extracting Cybersecurtity-relevant Entities from Text
• Title（参考訳）: テキストからのサイバーシーカリティ関連エンティティの認識と抽出
• Authors: Casey Hanks, Michael Maiden, Priyanka Ranade, Tim Finin, Anupam Joshi
• Abstract要約: サイバー脅威インテリジェンス(Cyber Threat Intelligence、CTI)は、脅威ベクトル、脆弱性、攻撃を記述した情報である。 CTIはしばしば、サイバーセキュリティ知識グラフ(CKG)のようなAIベースのサイバー防衛システムのトレーニングデータとして使用される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7499351967216343
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Cyber Threat Intelligence (CTI) is information describing threat vectors, vulnerabilities, and attacks and is often used as training data for AI-based cyber defense systems such as Cybersecurity Knowledge Graphs (CKG). There is a strong need to develop community-accessible datasets to train existing AI-based cybersecurity pipelines to efficiently and accurately extract meaningful insights from CTI. We have created an initial unstructured CTI corpus from a variety of open sources that we are using to train and test cybersecurity entity models using the spaCy framework and exploring self-learning methods to automatically recognize cybersecurity entities. We also describe methods to apply cybersecurity domain entity linking with existing world knowledge from Wikidata. Our future work will survey and test spaCy NLP tools and create methods for continuous integration of new information extracted from text.
• Abstract（参考訳）: サイバー脅威インテリジェンス(Cyber Threat Intelligence、CTI)は、脅威ベクトル、脆弱性、攻撃を記述した情報であり、サイバーセキュリティ知識グラフ(CKG)のようなAIベースのサイバー防衛システムのトレーニングデータとしてよく使用される。 CTIから意味のある洞察を効率的に正確に抽出するために、既存のAIベースのサイバーセキュリティパイプラインをトレーニングするためのコミュニティアクセス可能なデータセットを開発する必要がある。 spacyフレームワークを使ってサイバーセキュリティエンティティモデルのトレーニングとテストに使用し、サイバーセキュリティエンティティを自動的に認識するためのセルフラーニング方法を探求するために、さまざまなオープンソースから最初の非構造化ctiコーパスを作成しました。 また、ウィキデータから既存の世界知識とリンクするサイバーセキュリティドメインのエンティティを適用する手法についても述べる。 今後は,nlpツールの調査とテストを行い,テキストから抽出した新たな情報の継続的統合のための手法を作成する。

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