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Linked Data for Software Security Concepts and Vulnerability Descriptions.

机译:用于软件安全性概念和漏洞描述的链接数据。

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摘要

The Web is typically our first source of information about new software vulnerabilities, exploits and cyber-attacks. Information is found in semi-structured vulnerability databases as well as in text from security bulletins, news reports, cybersecurity blogs and Internet chat rooms. It can be useful to cybersecurity systems if there is a way to recognize and extract relevant information and represent it as easily shared and integrated semantic data. We describe such an automatic framework that generates and publishes a RDF linked data representation of cybersecurity concepts and vulnerability descriptions extracted from the National Vulnerability Database and other text sources. Entities, relations and concepts are represented using custom ontologies for the cybersecurity domain and also mapped to objects in the DBpedia knowledge base, producing a rich resource of machine-understandable linked data. The resulting cybersecurity linked data collection can be used for many purposes, including automating early vulnerability identification, mitigation and prevention efforts.
机译:Web通常是我们有关新软件漏洞,漏洞利用和网络攻击的第一信息来源。在半结构的漏洞数据库以及安全公告,新闻报道,网络安全博客和Internet聊天室的文本中都可以找到信息。如果有一种方法可以识别和提取相关信息并将其表示为易于共享和集成的语义数据,则对网络安全系统很有用。我们描述了这样一个自动框架,该框架生成并发布从国家漏洞数据库和其他文本源中提取的网络安全概念和漏洞描述的RDF链接数据表示。实体,关系和概念使用网络安全领域的自定义本体表示,并且还映射到DBpedia知识库中的对象,从而产生了机器可理解的链接数据的丰富资源。由此产生的与网络安全相关的数据收集可以用于多种目的,包括自动化早期漏洞识别,缓解和预防工作。

著录项

  • 作者

    Joshi, Arnav Prabodh.;

  • 作者单位

    University of Maryland, Baltimore County.;

  • 授予单位 University of Maryland, Baltimore County.;
  • 学科 Computer Science.
  • 学位 M.C.Sc.
  • 年度 2013
  • 页码 85 p.
  • 总页数 85
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
  • 关键词

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