[發(fā)明專利]漏洞匹配方法、裝置、計算機設(shè)備和可讀存儲介質(zhì)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202011521687.5
• 申請日: 2020-12-21
• 公開（公告）號: CN112528294A
• 公開（公告）日: 2021-03-19
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 張淵猛;王占一;齊向東;吳云坤
• 申請（專利權(quán)）人: 網(wǎng)神信息技術(shù)（北京）股份有限公司;奇安信科技集團股份有限公司
• 主分類號: G06F21/57
• 分類號: G06F21/57;G06K9/62;G06N3/04;H04L29/06
• 代理公司: 北京英特普羅知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11015
• 代理人: 程超

1.一種漏洞匹配方法，其特征在于，包括：

獲取待匹配的兩個漏洞的漏洞信息；

根據(jù)所述漏洞信息計算所述兩個漏洞在多個維度上的相似度；

根據(jù)所述在多個所述維度上的相似度計算所述兩個漏洞的綜合相似度；以及

根據(jù)所述綜合相似度判斷所述兩個漏洞是否匹配。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的漏洞匹配方法，其特征在于，在計算所述兩個漏洞在多個維度上的相似度時，通過以下部分或全部步驟進行計算：

根據(jù)所述漏洞信息的描述信息和預(yù)設(shè)的機器學(xué)習(xí)模型，計算所述兩個漏洞的語義相似度；

根據(jù)所述描述信息中相同產(chǎn)品名的數(shù)量，計算所述兩個漏洞的描述相似度；

根據(jù)所述描述信息中的版本號，計算所述兩個漏洞的版本相似度；

根據(jù)所述漏洞信息的參考信息中URL信息的關(guān)聯(lián)程度，計算所述兩個漏洞的URL相似度；

根據(jù)所述漏洞信息的標(biāo)題信息中相同產(chǎn)品名的數(shù)量，計算所述兩個漏洞的標(biāo)題相似度。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的漏洞匹配方法，其特征在于，所述機器學(xué)習(xí)模型包括矩陣計算層、卷積池化層和全連接層，其中，所述卷積池化層包括若干組卷積層和池化層，計算所述兩個漏洞的語義相似度的步驟包括：

計算所述描述信息中詞語對應(yīng)的詞向量；

通過所述矩陣計算層，計算所述兩個漏洞中一個漏洞的詞向量，依次與另一個漏洞所有詞向量的向量相似值，以得到相似性矩陣；

通過所述卷積池化層，對所述相似矩陣依次進行卷積操作和最大池化操作，以得到特征圖；以及

將所述特征圖輸入至所述全鏈接層，以得到所述兩個漏洞的語義相似度。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的漏洞匹配方法，其特征在于，所述兩個漏洞來源于不同的漏洞庫，不同的所述漏洞庫中描述信息的語言不同，計算所述描述信息中詞語對應(yīng)的詞向量的步驟包括：

在來源漏洞庫對應(yīng)的詞庫字典中，查找所述詞語對應(yīng)的標(biāo)識，其中，對所述漏洞庫中漏洞的描述信息，采用對應(yīng)語種的分詞方法進行分詞，以得到詞集，根據(jù)所述詞集構(gòu)建所述漏洞庫對應(yīng)的所述詞庫字典；

將所述詞語對應(yīng)的標(biāo)識轉(zhuǎn)化為所述詞語的詞向量。

5.根據(jù)權(quán)利要求2所述的漏洞匹配方法，其特征在于，相互匹配的漏洞樣本為正樣本，不匹配的所述漏洞樣本為負(fù)樣本，采用以下步驟得到所述機器學(xué)習(xí)模型：

隨機獲取多個所述負(fù)樣本作為第一負(fù)樣本；

通過多個正樣本和多個所述第一負(fù)樣本構(gòu)建第一訓(xùn)練集；

通過所述第一訓(xùn)練集進行訓(xùn)練，以得到中間機器學(xué)習(xí)模型；

通過所述中間機器學(xué)習(xí)模型計算多個所述負(fù)樣本的語義相似度，以得到多個第一相似度；

根據(jù)所述第一相似度選取負(fù)樣本作為第二負(fù)樣本，其中，負(fù)樣本的所述第一相似度越大，被選取為所述第二負(fù)樣本的概率越大；

通過多個所述正樣本、多個所述第一負(fù)樣本和多個所述第二負(fù)樣本構(gòu)建第二訓(xùn)練集；

通過所述第二訓(xùn)練集進行訓(xùn)練，以得到所述機器學(xué)習(xí)模型。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的漏洞匹配方法，其特征在于，在所述第二訓(xùn)練集中，正負(fù)樣本的比例為預(yù)設(shè)比例值，其中，所述預(yù)設(shè)比例值小于1。