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機器學習技術利用推文預測高危安全漏洞，準確率超過80%

2019-03-14

機器學習技術將利用推文內容發(fā)現(xiàn)高危安全漏洞。俄亥俄州立大學、安全廠商 FireEye 以及研究企業(yè) Leidos 的研究人員們于近期發(fā)表了一篇論文，其中描述了一種新型系統(tǒng)，能夠讀取數(shù)百萬條推文中所提及的軟件安全漏洞，而后利用機器學習訓練算法，對描述方式與具體內容所代表的威脅狀態(tài)進行評估。他們發(fā)現(xiàn)，Twitter 信息不僅可用于預測接下來幾天出現(xiàn)在國家漏洞數(shù)據(jù)庫中的大多數(shù)安全漏洞（即由國家標準與技術研究所追蹤的各項安全漏洞的官方登記平臺），同時也能夠利用自然語言處理技術，大致預測出哪些漏洞將被賦予“危險”或者“高?！眹乐氐燃?，準確率超過 80%。舉例來說，他們目前正在網(wǎng)上進行的原型測試顯示，上周 Twitter 曾出現(xiàn)大量與 MacOS 系統(tǒng)中新漏洞（被稱為“BuggyCow”）相關的推文，同時也提到一種可能允許頁面訪問的 SPOILER 攻擊方法（利用英特爾芯片中存在的某深層漏洞）。研究人員們開發(fā)的 Twitter 掃描程序將二者標記為“可能高?！?，截至目前，這兩項漏洞都還沒有被收錄至國家漏洞數(shù)據(jù)庫當中。他解釋稱，“我們希望構建起一款能夠讀取網(wǎng)絡信息并提取新軟件漏洞早期報告的計算機程序，同時分析用戶對其潛在嚴重性的整體觀看。結合實際來看，開發(fā)人員往往面對著這樣一個現(xiàn)實難題——面對復雜的分析結果，哪個才代表著真正可能令人們遭受重大損失的高危漏洞？” 在實驗當中，俄亥俄州立大學、FireEye 以及 Leidos 的研究人員們開始使用到與安全漏洞相關的 6000 條推文評論這一子集。他們向 Amazon Mechanical Turk 的工作人員展示了相關結果，即以人為方式按嚴重程度對其進行排序，而后過濾掉那些與大多數(shù)其他讀者完全對立的異常結果。俄亥俄州立大學的 Ritter 警告稱，盡管目前的測試結果非常喜人，但他們打造的這款自動化工具不應被任何個人或組織作為唯一漏洞數(shù)據(jù)源使用——至少，人們應該點擊底層推文及其鏈接信息以確認分析結果。他指出，“其仍然需要人類介入進來?！痹谒磥?，是能將這款程序納入由人類負責規(guī)劃的廣泛漏洞數(shù)據(jù)源當中，并僅作為來源之一。