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CVE-analyzer:使用 NLP 从 CVE 描述中提取有用的语义
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2021-05-30
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CVE分析器 该项目旨在从以通用英语语言表达的漏洞报告集合中提取各种语义信息。 这些语义信息使用名称实体识别 (NER) 对描述进行编码和检索,目前可用的标签如下: 功能:脆弱的函数名称。 VERSION :目标程序的易受攻击版本。 SOURCECE :包含易受攻击的函数的源代码的路径。 驱动程序:我们攻击者需要与之交互以触发漏洞利用的驱动程序。 STRUCT :包含错误的格式错误的结构。 脆弱性:漏洞(如缓冲区溢出等)的类型。 CAPABILITY :攻击者在成功利用漏洞后获得的能力(例如远程代码执行等)。 数据集 开发和测试项目初始状态的数据集是关于 2017 年和 2018 年 Linux 内核的常见漏洞暴露 (CVE) 列表(对于首次实现)。 数据集可以在网站上找到 该数据集的格式为逗号分隔值 (CSV),但它已从原始版本进行了简化,并且仅考虑了描述字段。 安装 使用
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CVE-analyzer-master.zip (90个子文件)
CVE-analyzer-master
setup.py 727B
.gitignore 2KB
MANIFEST.in 70B
annotator.py 3KB
manual_annotator_helper.py 1008B
models
working_model
ner
upper_model 23KB
moves 2KB
tok2vec_model 10.81MB
cfg 726B
lower_model 1.18MB
vocab
strings.json 22KB
vectors 128B
key2row 1B
lexemes.bin 103KB
tokenizer 58KB
meta.json 304B
example_model
ner
upper_model 23KB
moves 2KB
tok2vec_model 10.81MB
cfg 726B
lower_model 1.18MB
vocab
strings.json 22KB
vectors 128B
key2row 1B
lexemes.bin 103KB
tokenizer 58KB
meta.json 304B
trainer
client
package.json 823B
package-lock.json 664KB
src
components
shared
drawerIcon.js 904B
sectionHeader.js 834B
errorDialog.js 2KB
subSectionHeader.js 859B
actions
taggerActions.js 1020B
home
uploaderDocs.js 423B
index.js 3KB
taggerDocs.js 419B
tagger
labelAssigned.js 1KB
summaryDialog.js 2KB
index.js 1KB
CVERenderer.js 5KB
labelSelection.js 3KB
index.js 561B
logo.svg 3KB
App.js 2KB
constants
actionTypes.js 543B
config.js 53B
serviceWorker.js 5KB
reducers
tagger.js 3KB
index.js 441B
home.js 450B
App.css 492B
index.css 380B
App.test.js 248B
styles
createContext.js 1KB
withRoot.js 2KB
store
index.js 737B
public
index.html 2KB
favicon.ico 4KB
manifest.json 306B
README.md 3KB
.idea
misc.xml 174B
workspace.xml 27KB
inspectionProfiles
Project_Default.xml 249B
client.iml 458B
modules.xml 264B
.gitignore 312B
server
trainer.sqlite 36KB
models.py 2KB
.vscode
settings.json 120B
app.py 2KB
uploader.py 789B
example.py 1KB
Readme.md 1KB
.vscode
settings.json 587B
simplify_dataset.py 2KB
cve_analyzer
analyzer.py 5KB
model
ner
upper_model 23KB
moves 2KB
tok2vec_model 10.81MB
cfg 726B
lower_model 1.18MB
vocab
strings.json 22KB
vectors 128B
key2row 1B
lexemes.bin 103KB
tokenizer 58KB
meta.json 304B
dataset
dataset.json 55KB
__init__.py 24B
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