التحقق التجريبي من إدارة وتوصيف الثغرات الأوتوماتيكية

أظهرت الأبحاث السابقة أن أنظمة الثغرات العامة مثل قاعدة بيانات الثغرات الوطنية الأمريكية (NVD) تعتمد على عملية يدوية تستغرق وقتًا طويلاً وعرضة للأخطاء، مما أدى إلى عدم التناسق وتأخير في إصدار النتائج النهائية للثغرات. يقدم هذا العمل مقاربة لتنظيم تقارير الثغرات في الوقت الحقيقي ورسم تقارير الثغرات النصية إلى بيانات خصائص الثغرات الهيكلية القابلة للقراءة بواسطة الآلة. تم تصميم النظام لدعم التحليل البشري الذي يستغرق وقتًا طويلاً والذي تقوم به قواعد بيانات الثغرات، حيث يستفيد النظام من قائمة الثغرات المعروفة والعلل (CVE) والخصائص التي تصفها إطار وصف الثغرات لمعهد المعايير والتكنولوجيا الوطني (NIST). يستخدم عملنا معالجة اللغة الطبيعية (NLP) وتعلم الآلة (ML) وطرق المعلومات النظرية الجديدة (IT) لتقديم تقنيات أوتوماتيكية للنشر بالقرب من الوقت الحقيقي، وتوصيف الثغرات باستخدام 28 خاصية في 5 مجالات. تشير نتائج التجارب إلى أنه يمكن تقييم الثغرات قبل 95 ساعة من استخدام الطرق اليدوية، ويمكن توصيفها بقيم F-Measure تفوق 0.9، وقد يوفر النهج الأوتوماتيكي المقترح ما يصل إلى 47% من الوقت المستغرق في توصيف CVE.