論文の概要: A Comparison of Vulnerability Feature Extraction Methods from Textual Attack Patterns
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.06753v1
- Date: Tue, 9 Jul 2024 11:04:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-10 18:26:46.463656
- Title: A Comparison of Vulnerability Feature Extraction Methods from Textual Attack Patterns
- Title（参考訳）: テキスト攻撃パターンからの脆弱性特徴抽出法の比較
- Authors: Refat Othman, Bruno Rossi, Russo Barbara,
- Abstract要約: 本稿では,サイバーセキュリティ研究者や実践者が攻撃抽出方法を選択するのを支援することを目的とする。
TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)は、他の4つの手法を75%、F1スコアが64%で上回る。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.22940141855172028
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Nowadays, threat reports from cybersecurity vendors incorporate detailed descriptions of attacks within unstructured text. Knowing vulnerabilities that are related to these reports helps cybersecurity researchers and practitioners understand and adjust to evolving attacks and develop mitigation plans. This paper aims to aid cybersecurity researchers and practitioners in choosing attack extraction methods to enhance the monitoring and sharing of threat intelligence. In this work, we examine five feature extraction methods (TF-IDF, LSI, BERT, MiniLM, RoBERTa) and find that Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) outperforms the other four methods with a precision of 75\% and an F1 score of 64\%. The findings offer valuable insights to the cybersecurity community, and our research can aid cybersecurity researchers in evaluating and comparing the effectiveness of upcoming extraction methods.
- Abstract（参考訳）: 今日では、サイバーセキュリティベンダーからの脅威報告には、非構造化テキストに攻撃の詳細な説明が組み込まれている。
これらの報告に関連する脆弱性を知ることは、サイバーセキュリティ研究者や実践者が、進化する攻撃を理解し、調整し、緩和計画を作成するのに役立つ。
本稿では,サイバーセキュリティ研究者や実践者が脅威情報の監視と共有を強化するための攻撃抽出方法を選択するのを支援することを目的とする。
本研究では,5つの特徴抽出法(TF-IDF,LSI,BERT,MiniLM,RoBERTa)について検討し,他の4つの手法よりも精度が75\%,F1スコアが64\%であることを示す。
この発見は、サイバーセキュリティコミュニティに貴重な洞察を与え、我々の研究は、サイバーセキュリティ研究者が今後の抽出方法の有効性を評価し、比較するのに役立つ。
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