Fugu-MT 論文翻訳(概要): Automated CVE Analysis for Threat Prioritization and Impact Prediction

論文の概要: Automated CVE Analysis for Threat Prioritization and Impact Prediction

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.03040v1
Date: Wed, 6 Sep 2023 14:34:03 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-09-07 15:17:34.159840
Title: Automated CVE Analysis for Threat Prioritization and Impact Prediction
Title（参考訳）: 脅威優先化と影響予測のための自動CVE解析
Authors: Ehsan Aghaei, Ehab Al-Shaer, Waseem Shadid, Xi Niu
Abstract要約: CVE分析と脅威優先順位付けに革命をもたらす新しい予測モデルとツール(CVEDrill)を導入する。 CVEDrillは、正確な脅威軽減と優先順位付けのために、CVSSベクターを正確に推定する。 CVEを適切なCommon Weaknession(CWE)階層クラスにシームレスに分類する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.540236408836132
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: The Common Vulnerabilities and Exposures (CVE) are pivotal information for proactive cybersecurity measures, including service patching, security hardening, and more. However, CVEs typically offer low-level, product-oriented descriptions of publicly disclosed cybersecurity vulnerabilities, often lacking the essential attack semantic information required for comprehensive weakness characterization and threat impact estimation. This critical insight is essential for CVE prioritization and the identification of potential countermeasures, particularly when dealing with a large number of CVEs. Current industry practices involve manual evaluation of CVEs to assess their attack severities using the Common Vulnerability Scoring System (CVSS) and mapping them to Common Weakness Enumeration (CWE) for potential mitigation identification. Unfortunately, this manual analysis presents a major bottleneck in the vulnerability analysis process, leading to slowdowns in proactive cybersecurity efforts and the potential for inaccuracies due to human errors. In this research, we introduce our novel predictive model and tool (called CVEDrill) which revolutionizes CVE analysis and threat prioritization. CVEDrill accurately estimates the CVSS vector for precise threat mitigation and priority ranking and seamlessly automates the classification of CVEs into the appropriate CWE hierarchy classes. By harnessing CVEDrill, organizations can now implement cybersecurity countermeasure mitigation with unparalleled accuracy and timeliness, surpassing in this domain the capabilities of state-of-the-art tools like ChaptGPT.
Abstract（参考訳）: Common Vulnerabilities and Exposures(CVE)は、サービスパッチ、セキュリティ強化など、積極的なサイバーセキュリティ対策のための重要な情報である。しかし、一般的にcveは、公開されたサイバーセキュリティ脆弱性の低レベル、製品指向の説明を提供し、包括的脆弱性のキャラクタリゼーションと脅威の影響見積に必要な重要な攻撃意味情報を欠いている。この重要な洞察は、特に多数のCVEを扱う際に、CVEの優先順位付けと潜在的な対策の特定に不可欠である。現在の業界プラクティスでは、common vulnerability scoring system(cvss)を使用して攻撃の短さを評価するためにcveを手作業で評価し、それをcommon weak enumeration(cwe)にマッピングして潜在的な緩和識別を行う。残念ながら、この手動分析は脆弱性分析プロセスの大きなボトルネックを示しており、積極的なサイバーセキュリティ活動の減速と、人間のエラーによる不正確性の可能性につながっている。本研究では,CVE分析と脅威優先順位付けに革命をもたらす新しい予測モデルとツール(CVEDrill)を紹介する。 CVEDrillは、CVSSベクトルを正確に推定し、正確な脅威軽減と優先順位付けを行い、CVEを適切なCWE階層クラスに分類する。 CVEDrillを利用することで、組織は非並列の正確さとタイムラインでサイバーセキュリティ対策を緩和し、ChaptGPTのような最先端ツールの能力をこの領域で超越することができる。

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