12、自动化风险评估与泰国法院判决预测

自动化风险评估与泰国法院判决预测

在当今数字化时代，网络安全和司法决策都面临着巨大的挑战。自动化风险评估工具（AutoRAT）能够帮助我们高效地识别和处理网络漏洞，而利用深度学习方法预测泰国法院刑事判决结果则可以为司法决策提供有力支持。

1. 自动化风险评估工具（AutoRAT）

1.1 工作流程

AutoRAT的运行需要编译器模块中的 compileDictionary 、目标CVE ID以及所需的CVSS版本作为输入。系统引入了一个名为 allScore 的字典来存储所有重新计算的分数。

对于扫描结果中发现的每个漏洞，Vulners数据库会提供一个CWE（通用弱点枚举）ID，以表明具体的漏洞类型。针对每个漏洞的建议是通过从MITRE CWE数据库中检索缓解策略来完成的。所有在该模块中收集和编译的数据将被插入到本地应用程序数据库中，供展示模块使用。经过AutoRAT的编译和风险评估过程后，最终输出的是关于所有发现威胁的结构化数据集。

操作步骤如下：
1. 输入 compileDictionary 、目标CVE ID和CVSS版本。
2. 系统自动引入 allScore 字典。
3. 从Vulners数据库获取CWE ID。
4. 从MITRE CWE数据库检索缓解策略。
5. 将数据插入本地应用程序数据库。
6. 输出结构化威胁数据集。

1.2 展示模块

展示模块旨在让用户轻松与AutoRAT进行交互。该模块主要从