Automated Keyword Extraction from "One-day" Vulnerabilities at Disclosure
Extraction automatisée de mot-clés de vulnérabilités « One-day » à leur divulgation
Résumé
Common Vulnerabilities and Exposures (CVE) databases such as Mitre’s CVE List and NIST’s NVD database identify every disclosed vulnerability affecting any public software. However, during the early hours of a vulnerability disclosure, the metadata associated with these vulnerabilities is either missing, wrong, or at best sparse. This creates a challenge for robust
automated analysis of new vulnerabilities. We present a new technique based on TF-IDF to assess the software products most probably affected by newly disclosed vulnerabilities, formulated as an ordered list of relevant keywords. For doing so we rely only on the human readable description of a new vulnerability without any need for its metadata. Our evaluation results suggest real world applicability of our technique.
Les bases de données Common Vulnerabilities and Exposures (CVE) comme CVE List de Mitre ou la base NVD de NIST identifient toutes les vulnérabilités publiquement divulguées affectant des logiciels publics. Cependant, durant les premières heures suivant la divulgation d’une vulnerabilité, les métadonnées associées à celle-ci peuvent être manquantes, incorrectes, ou incomplètes. Cette situation crée un défi pour une analyse automatique mais robuste des nouvelles vulnérabilités. Nous présentons une nouvelle technique fondée sur TF-IDF pour identifier les produits logiciels les plus probablement affectés par des vulnérabilités nouvellement divulguées. Cette technique produit une liste ordonnée de mot-clés et ne nécessite que la description en langage naturel de la vulnérabilité, sans aucun usage de ses métadonnées. Nos résultats d’évaluation suggèrent que notre technique est applicable en conditions réelles.
Domaines
Cryptographie et sécurité [cs.CR]
Fichier principal
automated_keyword_extration_from_one_day_vulnerabilities_at_disclosure.pdf (956.06 Ko)
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