自然语言数据驱动的智能化软件安全评估方法(数据驱动的软件智能化开发方法与技术专刊)

扫码查看

原文链接

NETL

中文摘要：软件安全性是衡量软件是否能够抵御恶意攻击的重要性质.在当前互联网环境下,黑客攻击无处不在,因而估计软件中可能含有的漏洞数量与类型,即对软件进行安全评估,变得十分必要.在实际中用户不仅需要对未发布、或者最新发布的软件实施安全性评估,对已发布软件也会有一定的安全评估需求,例如当用户需要从市场上互为竞争的多款软件中作出选择,就会希望能花费较低成本、较为客观地对这些软件进行第三方的评估与比较.提出了一种由自然语言数据驱动的智能化软件安全评估方法来满足这一要求,该方法基于待评估软件现有用户的使用经验信息来评估软件的安全性,它首先自适应地爬取用户在软件使用过程中对软件的自然语言评价数据,并利用深度学习方法与机器学习评估模型的双重训练来获得软件的安全性评估指标.由于自适应爬虫能够在反馈中调整特征词,并结合搜索引擎来获得异构数据,因而可通过采集广泛的自然语言数据来进行安全评估.另外,使用一对多的机器翻译训练能有效解决将自然语言数据转换为语义编码的问题,使得用于安全评估的机器学习模型可以建立在自然语言的语义特征基础上.进一步在国际通用漏洞披露数据库(CVE)和美国国家漏洞数据库(NVD)上对本文方法进行了实验,结果表明,该方法在评估软件漏洞数量,漏洞类型,以及漏洞严重程度等指标上十分有效.

作者：

ZHANG Yi-Fan、张一帆、TANG En-Yi、汤恩义、SU Yan-Zi、苏琰梓、YANG Kai-Mao、杨开懋、KUANG Hong-Yu、匡宏宇、CHEN Xin、陈鑫

展开 >

作者单位：

南京大学计算机软件新技术国家重点实验室,江苏南京 210023

南京大学计算机科学与技术系,江苏南京 210023

南京大学软件学院,江苏南京 210093

关键词：

智能化软件安全评估自然语言数据驱动深度学习机器学习

主办单位：

中国计算机学会

会议名称：

第十六届全国软件与应用学术会议

会议时间：

2017-11-03

会议地点：

哈尔滨

会议母体文献：

第十六届全国软件与应用学术会议论文集

页码：

1-14

出版时间：

2017