为解决现有软件漏洞分类重叠性和实用性低等问题,提出了在漏洞实例聚类基础上的漏洞分类方法。对漏洞数据库(national vulnerability database, NVD)的漏洞描述字段进行文本聚类,并且使用聚类重叠性指标评估Simplekmean、BisectingKMeans和BatchSom聚类算法的效果,依据领域主导度选择典型的漏洞类型。实验结果显示近NVD中四万条漏洞数据聚类成45类典型漏洞,从而使软件漏洞研究工作从个体研究转变成对主导漏洞类型的研究。
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