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基于SVM的CVE漏洞分类框架构造

来源 :吉首大学学报(自然科学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户：jackwang02

【摘 要】

：

针对CVE字典缺少分类和归纳能力,无法为多重系统漏洞设计有效防御策略的局限,提出了CVE分类器的CVE漏洞分类框架.该CVE分类器根据不同的分类特征对CVE进行分类,在支持向量机

【作 者】

：

彭华  李宗寿 

【机 构】

：

吉首大学信息科学与工程学院

【出 处】

：

吉首大学学报(自然科学版)

【发表日期】

：

2013年01期

【关键词】

：

支持向量机(SVM) 公共漏洞和暴露(CVE) 分类特征 

【基金项目】

：

湖南省科技厅科技计划资助项目(2011FJ3209);湖南省教育厅科学研究资助项目(11C1025)

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针对CVE字典缺少分类和归纳能力,无法为多重系统漏洞设计有效防御策略的局限,提出了CVE分类器的CVE漏洞分类框架.该CVE分类器根据不同的分类特征对CVE进行分类,在支持向量机的帮助下,CVE分类器自动地从相关的漏洞数据库(包括BID,X-Force和Secunia)中抽取训练数据,并基于该训练数据为分类特征建立学习模型.

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