原文标题：AUTOMATED CVE ANALYSIS FOR THREAT PRIORITIZATION AND IMPACT PREDICTION
原文作者：Ehsan Aghaei, Ehab Al-Shaer, Waseem Shadid, Xi Niu
发表会议：arxiv预发表
原文链接：https://arxiv.org/abs/2309.03040
主题类型：漏洞治理
笔记作者：ALKA
主编：黄诚@安全学术圈

作者认为手动为CVE评级太慢了，决定实现CVE评级的自动化，CVSS打分自动化，以及VT分类自动化

文章实现了利用CVE为数据集，使用通用脆弱性评分系统（CVSS）自动评估其攻击严重程度，并将其映射到通用弱点枚举（CWE），以进行潜在的缓解识别。

方法是提出了一种名叫CVEDrill的工具，它准确地估计了CVSS向量，用于精确的威胁缓解和优先级排序，并无缝地自动化了将CVEs分类到适当的CWE层次结构类中。

简单来说就是实现了CVE的自动分类和评分（和CVE-DRIVEN ATTACK TECHNIQUE PREDICTION WITH SEMANTIC INFORMATION EXTRACTION AND A DOMAIN-SPECIFIC LANGUAGE MODEL这篇论文的内容未免也太相似了）

论文主要贡献有三点：

• 实现了CVE评级的自动化
• CVEDrill：实现了轻量级的语言模型，解决了chatgpt造价昂贵的缺点
• SecureBERT：将专门针对于网络安全的burt模型与CVE结合，

SecureBERT：是BERT的一个衍生品，已经在大量的网络安全文档上进行了再训练

CVSS预测

作者预测采用的是v3的CVSS其需要输入的向量如下图所示

目前CVSS都是手动评分，作者反复强调效率很差，来凸显自动评分的优越性

上图V3版本的CVSS一个八个指标，作者开发了8个独立的模型。这些模型利用漏洞的CVE描述作为输入，并生成相应的CVSS度量的投影值作为输出

使用TF-IDF模块解决数据不均衡问题

首先遇到的第一个问题就是数据不均衡。作者将预先训练过的SecureBERT模型作为基础框架，并引入了一个额外的TF-IDF模块来解决数据不平衡的问题。

使用TFIDF分数旨在提高该模型在训练过程中识别少数关键字的能力，这包括提取签名字，并将它们转换为向量，以便与SecureBERT的输出进行集成。

作者设定了一个阈值，将TFI-DF值过低，也就是没那么重要的值删去，并形成字典M，Dict (M)包含关于每个度量中少数值的高度信息。

这样的话，当拿到一个CVE语句时，作者的模型首先会将字典与语句取交集

下图为CVE输入和TF-IDF输出过程针对有没有使用TF-IDF，作者也进行了实验对比，发现这东西确实不错。

SecureBERT实现了80%−96%的预测加权精度，80%−95%的微观水平，73%−91%的宏观水平的f1分数。基于性能结果，结合TF-IDF模块的模型比替代模型表现出优越的性能。

自动从CVE到CWE和VT的分类

分类挑战

• 一个CVE可能会映射到不同的CWE
• CVE手动映射到CWE既不可扩展也不可靠。

基于SecureBERT和CWE层次树的解决方案

作者在SecureBERT之上创建了一个分层分类层作为下游任务。该模型将一个CVE描述作为输入。

值得注意的是作者开发了一种自上而下的策略，在CWE层次树中的每个节点（类）上训练一个分类器。将模型的注意力引导到兄弟姐妹节点之间的共性和对比上。这有助于降低模型的复杂性。这个树的实现图如下。
这样的话，每一个结点就只需要注意是否与兄弟姐妹相似就可以了。

这个CWE树的主要作用就是为了提高运行效率。

模型整体如下

最终提出的模型的命中率（准确率）的成功率为90.77%~97.51%，F1-score的成功率为84.91%~96.08%。这些结果表明，由于可用于训练模型的样本数量较高，因此对属于前25位的CVEs的分类成功率更高。

与此同时对VT的预测准确率也达到了较高的水平

个人感想

这篇文章和上一篇卡耐基梅隆大学的文章有着很相似的地方，同样是对CVE进行分类，也同样是利用SecurityBERT，但细节确实完全不同，上一篇文章的重点在于CVE中的语义提取和上下文关联，这篇文章重点则是通过TF-IDF获取关键字，并使用自创的CWE层次树来对其进行分类。

这篇文章的细节讲述的比较少，但篇幅依旧很长，比如CWE层次树的具体实现本文没有过多提及。看完文章也不能够完整复现出来。

这篇文章对比上一篇可以感觉到工作量大了几倍。但主要还是基于SecurityBERT。大体框架是没有太大变化的。感觉SecurityBERT框架结合点其他网络安全的问题再与chatgpt对比一下就比较容易发论文。

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