論文の概要: Automated CVE Analysis: Harnessing Machine Learning In Designing Question-Answering Models For Cybersecurity Information Extraction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.16484v1
- Date: Sat, 21 Dec 2024 04:50:45 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-24 16:01:17.477696
- Title: Automated CVE Analysis: Harnessing Machine Learning In Designing Question-Answering Models For Cybersecurity Information Extraction
- Title（参考訳）: 自動CVE分析: サイバーセキュリティ情報抽出のための質問回答モデル設計におけるハーネスリング機械学習
- Authors: Tanjim Bin Faruk,
- Abstract要約: 質問応答(QA)システムは、様々なデータポイント間の関係のマッピングにおいて重要な役割を果たす。
サイバーセキュリティの文脈では、QAシステムは、幅広いドメイン固有の情報に基づいて質問を解釈し、回答する必要があるため、ユニークな課題に直面する。
本稿では、新しいデータセットを示し、QAタスクのためにこのデータセットに基づいてトレーニングされた機械学習モデルについて述べる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License:
- Abstract: The vast majority of cybersecurity information is unstructured text, including critical data within databases such as CVE, NVD, CWE, CAPEC, and the MITRE ATT&CK Framework. These databases are invaluable for analyzing attack patterns and understanding attacker behaviors. Creating a knowledge graph by integrating this information could unlock significant insights. However, processing this large amount of data requires advanced deep-learning techniques. A crucial step towards building such a knowledge graph is developing a robust mechanism for automating the extraction of answers to specific questions from the unstructured text. Question Answering (QA) systems play a pivotal role in this process by pinpointing and extracting precise information, facilitating the mapping of relationships between various data points. In the cybersecurity context, QA systems encounter unique challenges due to the need to interpret and answer questions based on a wide array of domain-specific information. To tackle these challenges, it is necessary to develop a cybersecurity-specific dataset and train a machine learning model on it, aimed at enhancing the understanding and retrieval of domain-specific information. This paper presents a novel dataset and describes a machine learning model trained on this dataset for the QA task. It also discusses the model's performance and key findings in a manner that maintains a balance between formality and accessibility.
- Abstract（参考訳）: サイバーセキュリティ情報の大部分は、CVE、NVD、CWE、CAPEC、MITRE ATT&CK Frameworkなどのデータベース内の重要なデータを含む、構造化されていないテキストである。
これらのデータベースは、攻撃パターンを分析し、攻撃行動を理解するのに役立ちます。
この情報を統合することで知識グラフを作成することで、重要な洞察を解き放つことができる。
しかし、この大量のデータを処理するには高度なディープラーニング技術が必要である。
このような知識グラフを構築するための重要なステップは、構造化されていないテキストから特定の質問に対する回答を自動的に抽出する堅牢なメカニズムを開発することである。
質問応答システム(QA)はこのプロセスにおいて重要な役割を担い、正確な情報をピンポイントし抽出し、様々なデータポイント間の関係のマッピングを容易にする。
サイバーセキュリティの文脈では、QAシステムは、幅広いドメイン固有の情報に基づいて質問を解釈し、回答する必要があるため、ユニークな課題に直面する。
これらの課題に対処するためには、サイバーセキュリティ固有のデータセットを開発し、ドメイン固有の情報の理解と検索を強化することを目的とした機械学習モデルをトレーニングする必要がある。
本稿では、新しいデータセットを示し、QAタスクのためにこのデータセットに基づいてトレーニングされた機械学習モデルについて述べる。
また、形式性とアクセシビリティのバランスを維持する方法として、モデルの性能と重要な発見についても論じている。
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