[發明專利]基于Summary分詞特征預測工控網漏洞的系統

有效

• 申請號: 202111358158.2
• 申請日: 2021-11-17
• 公開（公告）號: CN114021148B
• 公開（公告）日: 2022-07-01
• 發明（設計）人: 李峰;孫瑞勇;郝麗娜;靳海燕;水沝;張洪銘
• 申請（專利權）人: 山東云天安全技術有限公司
• 主分類號: G06F21/57
• 分類號: G06F21/57
• 代理公司: 北京鍾維聯合知識產權代理有限公司 11579
• 代理人: 丁慧玲

1.一種基于Summary分詞特征預測工控網漏洞的系統，其特征在于，

包括處理器、數據庫和存儲有計算機程序的存儲介質，處理器與數據庫通信連接，所述數據庫中存儲有所有互聯網漏洞id對應的互聯網漏洞特征參數列表和工控網漏洞特征參數列表，互聯網漏洞id對應的互聯網漏洞特征參數包括Summary,Summary表示漏洞描述文本；所述存儲介質中存儲的計算機程序包括第四計算機程序，所述處理器實行所述第四計算機程序時，實現以下步驟：

步驟S400、從所述數據庫獲取每一樣本漏洞id在對應的Summary的文本序列{Str₁,Str₂,…}，Str_e為第e個更新周期對應的Summary的文本，e的取值范圍為1到無窮大；

步驟S401、對Str_e進行分詞處理，并采用預設的停用詞庫去停用詞，得到Str_e對應的分詞集合A_e；

步驟S402、當e＝1時，根據A_e的分詞數量確定Str_e的特征權重w_e；

步驟S403、當e1時，比較Str_e-1和Str_e的文本信息，若完全一致，則設置w_e＝w_e-1，若Str_e-1和Str_e的文本信息不完全一致，則對分詞集合A_e和分詞集合A_e-1進行集合差集運算，得到A_e相對于A_e-1的差集分詞數A_e-A_e-1，以及A_e-1相對于A_e的差集分詞數A_e-1- A_e，設置w_e＝[(A_e-A_e-1)/(A_e-1- A_e)]*w_e-1；

步驟S404、基于每一Str_e的特征權重w_e和Str_e確定每一Str_e對應的Summary特征參數值PCS_e＝w_e*g(Str_e)， 其中，g(Str_e)為基于Str_e確定的原始特征參數值；

步驟S405、基于樣本漏洞id對應的Summary特征參數值構建模型輸入向量，訓練得到工控網漏洞預測模型，基于所述工控網漏洞預測模型預測工控網漏洞爆發概率。

2.根據權利要求1所述的系統，其特征在于，

所述步驟S402包括：

步驟S412、將A_e的分詞數量SA_e與預設的第一分詞數量閾值SU_min和第二 分詞數量閾值SU_max對比，其中，SU_minSU_max，若SA_eSU_min，則設置w_e＝ws_min，ws_min為預設的第三特征權重閾值，若SA_eSU_max，則設置w_e＝ws_max，ws_max為預設的第四特征權重閾值，若為預設的第三特征權重閾值在[SU_min，SU_max],則設置w_e＝k₂*SA_e，其中，k₂為預設的第二線性變化系數。

3.根據權利要求2所述的系統，其特征在于，

k₂設置為(ws_max-ws_min)/ws_max。