基于LDA主题模型的安全漏洞分类方法

摘要

漏洞分类是深入开展漏洞研究和分析的前提基础.国内外大量工作局限在词汇向量空间层面构建漏洞分类器,所采用的数据大多来自国外漏洞数据库.为了更深入了解中国信息安全漏洞的现状,本文以中国国家信息安全漏洞库(CNNVD)中的漏洞记录为实验数据,在主题向量空间层面,采用隐含狄利克雷分布主题模型(I_atent Dirichlet Allocation,LDA)和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)相结合的方法,构建一个自动漏洞分类器.实验表明,基于主题向量构建的分类器,比直接使用词汇向量构建的分类器有更好的分类效果.