Fugu-MT 論文翻訳(概要): Unveiling Hidden Links Between Unseen Security Entities

論文の概要: Unveiling Hidden Links Between Unseen Security Entities

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.02014v1
Date: Mon, 4 Mar 2024 13:14:39 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-03-06 18:48:34.420150
Title: Unveiling Hidden Links Between Unseen Security Entities
Title（参考訳）: 未確認のセキュリティエンティティ間の隠れたリンクを公開
Authors: Daniel Alfasi, Tal Shapira, Anat Bremler Barr
Abstract要約: VulnScopperは、知識グラフ(KG)と自然言語処理(NLP)を組み合わせたマルチモーダル表現学習を利用した革新的なアプローチである。我々は、National Vulnerability Database(NVD)とRed Hat CVEデータベースの2つの主要なセキュリティデータセットでVulnScopperを評価した。 VulnScopperは既存の手法よりも優れており、CVEをCWE(Common Vulnerabilities and Exposures)、CPE(Common Platform Languageions)にリンクする際の78%のHits@10精度を実現している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.7138962865789353
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The proliferation of software vulnerabilities poses a significant challenge for security databases and analysts tasked with their timely identification, classification, and remediation. With the National Vulnerability Database (NVD) reporting an ever-increasing number of vulnerabilities, the traditional manual analysis becomes untenably time-consuming and prone to errors. This paper introduces VulnScopper, an innovative approach that utilizes multi-modal representation learning, combining Knowledge Graphs (KG) and Natural Language Processing (NLP), to automate and enhance the analysis of software vulnerabilities. Leveraging ULTRA, a knowledge graph foundation model, combined with a Large Language Model (LLM), VulnScopper effectively handles unseen entities, overcoming the limitations of previous KG approaches. We evaluate VulnScopper on two major security datasets, the NVD and the Red Hat CVE database. Our method significantly improves the link prediction accuracy between Common Vulnerabilities and Exposures (CVEs), Common Weakness Enumeration (CWEs), and Common Platform Enumerations (CPEs). Our results show that VulnScopper outperforms existing methods, achieving up to 78% Hits@10 accuracy in linking CVEs to CPEs and CWEs and presenting an 11.7% improvement over large language models in predicting CWE labels based on the Red Hat database. Based on the NVD, only 6.37% of the linked CPEs are being published during the first 30 days; many of them are related to critical and high-risk vulnerabilities which, according to multiple compliance frameworks (such as CISA and PCI), should be remediated within 15-30 days. Our model can uncover new products linked to vulnerabilities, reducing remediation time and improving vulnerability management. We analyzed several CVEs from 2023 to showcase this ability.
Abstract（参考訳）: ソフトウェアの脆弱性の拡散は、セキュリティデータベースやアナリストがタイムリーな識別、分類、修復を行う上で大きな課題となる。 National Vulnerability Database (NVD)が継続的に増加する脆弱性を報告しているので、従来の手動分析は時間がかかり、エラーが発生しやすい。本稿では,知識グラフ(KG)と自然言語処理(NLP)を組み合わせたマルチモーダル表現学習を利用した革新的なアプローチであるVulnScopperを紹介し,ソフトウェア脆弱性の分析の自動化と強化を行う。知識グラフ基盤モデルであるULTRAをLarge Language Model (LLM)と組み合わせることで、VulnScopperは目に見えないエンティティを効果的に処理し、従来のKGアプローチの制限を克服する。我々は、NVDとRed Hat CVEデータベースの2つの主要なセキュリティデータセット上でVulnScopperを評価する。提案手法は,CVE(Common Vulnerabilities and Exposures),CWE(Common Weakness Enumeration),CPE(Common Platform Enumeration)のリンク予測精度を大幅に向上させる。我々の結果は、VulnScopperが既存の手法より優れており、CVEをCPEやCWEにリンクし、Red Hatデータベースに基づいてCWEラベルを予測する場合、11.7%の改善が達成されていることを示している。 NVDに基づいて、リンクされたCPEの6.37%は、最初の30日間で公開され、その多くは、複数のコンプライアンスフレームワーク(CISAやPCIなど)に従えば、15日から30日以内に再通信される、クリティカルかつリスクの高い脆弱性に関連している。我々のモデルは、脆弱性に関連する新製品を発見でき、修復時間を短縮し、脆弱性管理を改善します。我々は2023年からいくつかのCVEを分析し,その能力を実証した。

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