単語のトピック固有度を用いた脆弱性記述に基づく脆弱性特性の自動評価

• Item type: Journal(1)
• 公開日: 2021-12-15
• タイトル: 単語のトピック固有度を用いた脆弱性記述に基づく脆弱性特性の自動評価
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Automated Software Vulnerability Assessment Based on Vulnerability Descriptions Using Topic Specificity of Words
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: [特集:デジタル社会の情報セキュリティとトラスト（テクニカルノート）] CVSS，CVE，脆弱性評価，機械学習
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
• 資源タイプ: journal article
• ID登録: 10.20729/00214244
• ID登録 / ID登録タイプ: JaLC
• 著者所属: 神戸大学
• 著者所属: 神戸大学
• 著者所属: 情報通信研究機構
• 著者所属: 岐阜大学
• 著者所属: 神戸大学
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Kobe University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Kobe University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): National Institute of Information and Communications Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Gifu University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Kobe University
• 著者名: 中川, 舜太; 白石, 善明; 古本, 啓祐; 毛利, 公美; 森井, 昌克
• 著者名(英): Shunta, Nakagawa; Yoshiaki, Shiraishi; Keisuke, Furumoto; Masami, Mohri; Masakatsu, Morii
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: ソフトウェアの脆弱性は組織に甚大な損失をもたらす危険性がある．セキュリティ担当者は，脆弱性を狙った攻撃のリスクを最小限にとどめるために，脆弱性特性を参考にしてより深刻な脆弱性から対策を立てることになる．脆弱性特性の評価は人手によるコストや遅延が懸念されており，自動で評価を行うことが求められている．本論文では，脆弱性記述をもとに脆弱性特性を評価する既存研究に単語のトピック固有度を加えた手法について提案している．比較実験により，単語のトピック固有度を用いた提案手法が既存手法よりも多くの脆弱性特性項目で予測精度が上回っていることを確認している．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: Software vulnerabilities pose a risk of bringing serious losses to organizations. In order to minimize the risk of vulnerabilities being exploited, security professionals should address the more serious vulnerabilities first. For this purpose, it is necessary to assess the vulnerability. In this paper, we propose new method to assess vulnerabilities based on vulnerability descriptions by adding topic specificity of words to existing research. Through comparative experiments, we confirmed that our method using the topic specificity of words outperforms the existing studies in many items.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN00116647
• 書誌情報: 情報処理学会論文誌; 巻 62, 号 12, p. 2024-2028, 発行日 2021-12-15
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 1882-7764