基于文本预训练模型的漏洞相似性对比方法及系统

摘要

本申请公开了一种基于文本预训练模型的漏洞相似性对比方法及系统。首先获取漏洞扫描产品的漏洞文本数据集，并进行预处理得到目标漏洞文本；基于Sentence‑BERT模型对目标漏洞文本进行向量化得到漏洞文本向量；对目标漏洞文本进行文本分词和主体词库过滤，提取出主体词；然后基于漏洞关键词正则匹配以及HMCN模型对目标漏洞文本进行处理得到目标漏洞文本的漏洞类型；最后将所获得的漏洞文本向量、主体词以及漏洞类型分别进行漏洞相似度计算，并将所得的各个漏洞相似度计算结果加权求和，得到漏洞相似性对比结果。本发明从文本相似度，主体词和漏洞类型三个维度来判别两个漏洞文本是否属于同一类漏洞描述，从而提高了判断漏洞相似性的准确度。