典型文檔類CVE漏洞檢測工具的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)的中期報(bào)告

典型文檔類CVE漏洞檢測工具的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)的中期報(bào)告一、選題背景CVE（CommonVulnerabilitiesandExposures）是一種漏洞名詞格式，用于共享已知的安全漏洞信息。隨著Web應(yīng)用程序和移動(dòng)應(yīng)用程序的廣泛應(yīng)用，Web漏洞和移動(dòng)應(yīng)用程序漏洞成為網(wǎng)絡(luò)安全的一大風(fēng)險(xiǎn)。因此，開發(fā)一款典型文檔類CVE漏洞檢測工具至關(guān)重要。二、研究目的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)一款典型文檔類CVE漏洞檢測工具，通過分析文檔內(nèi)容中的CVE漏洞信息，自動(dòng)識(shí)別和標(biāo)記出相關(guān)漏洞名稱、漏洞類型、漏洞描述等信息。三、研究內(nèi)容1.系統(tǒng)需求分析：分析文檔類CVE漏洞檢測工具的功能需求和非功能需求，包括功能模塊、界面設(shè)計(jì)、系統(tǒng)性能等。2.數(shù)據(jù)源采集：采集包含CVE漏洞信息的文檔、文件、網(wǎng)頁等，并將數(shù)據(jù)進(jìn)行歸類和整合。3.漏洞檢測算法設(shè)計(jì)：設(shè)計(jì)基于機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等算法的文檔類CVE漏洞檢測模型，可自動(dòng)識(shí)別文檔中的相關(guān)漏洞信息，并進(jìn)行全面標(biāo)記和概括。4.漏洞信息標(biāo)記和概括：實(shí)現(xiàn)對檢測出的漏洞信息進(jìn)行自動(dòng)標(biāo)記，包括漏洞名稱、漏洞類型、漏洞描述、漏洞修復(fù)方案等信息。同時(shí)，對漏洞信息進(jìn)行概括和可視化處理，使用戶能夠更加直觀地了解漏洞信息。5.系統(tǒng)集成和測試：將各個(gè)子模塊集成到一起，進(jìn)行整體測試和性能優(yōu)化。四、研究進(jìn)展目前已完成系統(tǒng)需求分析、數(shù)據(jù)源采集和漏洞檢測算法設(shè)計(jì)，正在進(jìn)行漏洞信息標(biāo)記和概括的實(shí)現(xiàn)工作。1.系統(tǒng)需求分析在系統(tǒng)需求分析中，我們對文檔類CVE漏洞檢測工具進(jìn)行了以下需求分析：（1）用戶需求1)提供漏洞檢測和修復(fù)建議。2)支持多種文檔類型，包括PDF、Word、PPT、文本等。3)提供可視化分析和報(bào)告。4)支持用戶手動(dòng)添加、修改和刪除漏洞信息。（2）性能需求1)支持高容錯(cuò)性，能夠快速處理海量文件。2)支持快速檢測漏洞，并能夠在最短時(shí)間內(nèi)給出漏洞修復(fù)建議。3)響應(yīng)速度應(yīng)在合理范圍內(nèi)。4)檢索效率應(yīng)在合理范圍內(nèi)。（3）其它需求1)友好的用戶界面與易用性。2)能夠自動(dòng)更新漏洞庫信息。2.數(shù)據(jù)源采集在數(shù)據(jù)源采集中，我們進(jìn)行了文檔數(shù)據(jù)源的收集，并對其進(jìn)行了分類和整合。采集的文檔類型包括PDF、Word、PPT、文本等，其中PDF文件為主要數(shù)據(jù)源，占比達(dá)到70%。3.漏洞檢測算法設(shè)計(jì)在漏洞檢測算法設(shè)計(jì)中，我們采用了深度學(xué)習(xí)算法和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，分別對文檔中的CVE漏洞信息進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別和分類。其中，深度學(xué)習(xí)算法采用了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）等算法，機(jī)器學(xué)習(xí)算法采用了支持向量機(jī)（SVM）等算法。我們通過實(shí)驗(yàn)比較各個(gè)算法的檢測效果和準(zhǔn)確率，選擇出最優(yōu)的算法進(jìn)行實(shí)現(xiàn)。四、下一步