基于词频统计和朴素贝叶斯融合模型的漏洞自动分类方法

摘要

本发明涉及一种基于词频统计和朴素贝叶斯融合模型的漏洞自动分类方法，属于信息安全技术领域。具体操作为：步骤一、构建一个漏洞数据库，收集漏洞记录。步骤二、确定特权集类别。步骤三、训练词频‑逆向文件频率分类器。步骤四、测试词频‑逆向文件频率分类器分类结果和准确率。步骤五、建立朴素贝叶斯分类器。步骤六、测试朴素贝叶斯分类器分类结果和准确率。步骤七、分类器融合。本发明提出的支持漏洞关联性挖掘的漏洞自动分类法与已有方法相比较，其优点是：本发明方法不仅利用了漏洞数据库中“漏洞描述”字段，同时考虑了漏洞的“可用性评分”、“影响性评分”等属性对漏洞关联性的影响，分类准确率得到大幅提高。