机器学习自动标注CVE摘要中的CPE及开源软件供应链攻击综述
1. 机器学习自动标注CVE摘要中的CPE
在利用机器学习自动对CVE(Common Vulnerabilities and Exposures)摘要进行CPE(Common Platform Enumeration)标注的研究中,有诸多发现。常见标签的性能优于不常见标签,当样本数量约达到300个时,F - 测度能高于0.8。多词标签的性能较差,I - 标签的得分较低。为提高I - 标签条目的性能,可以在词汇表中创建n - 元特征,或者为这些特定情况收集更多数据。
| Label | F1 | Recall | Precision | Prediction count | Label count |
|---|---|---|---|---|---|
| B - versionEndIncluding | 0.7817 | 0.7817 | 0.7817 | 875 | 875 |
| B - version | 0.8573 | 0.8618 | 0.8527 | 2655 | 2627 |
| B |
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