Costruire un Grafo di Conoscenza sulle Vulnerabilità di Cybersecurity

La cybersecurity sta diventando sempre più importante man mano che i servizi si spostano online. I software spesso hanno difetti, alcuni dei quali sono vulnerabilità di sicurezza. Gli hacker possono sfruttare queste vulnerabilità, rischiando perdite finanziarie o il furto di dati sensibili. Una risorsa chiave per tenere traccia delle vulnerabilità conosciute è il National Vulnerability Database (NVD), che elenca oltre 200.000 vulnerabilità. Per gestire e analizzare efficacemente questi dati, possiamo creare un grafo della conoscenza che organizzi informazioni su queste vulnerabilità, rendendo più facile capirle e affrontarle.

#Che cos'è un Grafo della Conoscenza?

Un grafo della conoscenza è un modo per memorizzare informazioni in un formato strutturato dove entità e le loro relazioni sono chiaramente definite. Nel contesto della cybersecurity, un grafo della conoscenza può rappresentare informazioni su vulnerabilità, il software che colpiscono e la natura dei problemi di sicurezza. Usando questo grafo, possiamo valutare meglio le vulnerabilità e capire come si collegano a specifici prodotti software.

#Importanza del Riconoscimento delle Entità Nominate

Il Riconoscimento delle Entità Nominate (NER) è una tecnica usata per identificare e classificare pezzi chiave di informazioni nel testo. Nel caso delle descrizioni delle vulnerabilità, il NER aiuta ad estrarre termini importanti come nomi di software, tipi di vulnerabilità e altre entità rilevanti. Ad esempio, se una descrizione menziona una vulnerabilità in un prodotto software, il NER aiuterebbe a identificare sia il nome del software sia il tipo di vulnerabilità.

#Estrazione delle Relazioni

L'Estrazione delle Relazioni (RE) è il processo di identificazione delle relazioni tra le entità identificate dal NER. Una volta che abbiamo riconosciuto le entità nei testi delle vulnerabilità, dobbiamo determinare come queste entità si relazionano tra loro. Ad esempio, potremmo aver bisogno di sapere se una specifica vulnerabilità colpisce un particolare prodotto software o se è associata a un certo tipo di debolezza.

#Predizione delle Entità

Dopo aver estratto le entità e stabilito le loro relazioni, il passo successivo è la predizione delle entità. Questo processo mira a riempire eventuali lacune nel grafo della conoscenza prevedendo entità mancanti o le loro connessioni. Ad esempio, se una vulnerabilità è conosciuta, ma non sappiamo quale software colpisca, possiamo prevedere quella connessione sulla base di schemi o relazioni esistenti nei dati.

#Creazione di un Grafo della Conoscenza delle Vulnerabilità

Per costruire un grafo della conoscenza dal NVD, possiamo seguire un approccio passo dopo passo. Prima, raccogliamo dati dal database. Poi, preprocessiamo questi dati per renderli adatti all'analisi. Successivamente, applichiamo il NER per estrarre entità importanti dal testo. Dopo, eseguiamo l'estrazione delle relazioni per capire come queste entità si collegano. Infine, usiamo la predizione delle entità per riempire eventuali informazioni mancanti.

#Raccolta dei Dati

Possiamo scaricare i record delle vulnerabilità dal NVD in un formato strutturato, come JSON, che rende più semplice lavorarci. Il dataset potrebbe includere tutte le vulnerabilità di un determinato intervallo di anni, garantendo che abbiamo una visione completa dei problemi nel tempo.

#Preprocessing

Il preprocessing è un passaggio cruciale che coinvolge la pulizia dei dati e la preparazione per l'analisi. Questo può includere la rimozione di informazioni non necessarie, la correzione di problemi di formattazione e la standardizzazione dei termini usati nel testo. Questo passaggio assicura che i dati siano coerenti e possano essere analizzati efficacemente.

#Riconoscimento delle Entità Nominate (NER)

Nel nostro approccio, alleniamo modelli per eseguire NER sui dati delle vulnerabilità. Possiamo usare diverse architetture per raggiungere questo obiettivo, come l'Averaged Perceptron e un modello specializzato allenato su testi di cybersecurity. Questi modelli aiutano a identificare termini importanti nelle descrizioni delle vulnerabilità, come i nomi dei software e i tipi di vulnerabilità.

#Estrazione delle Relazioni (RE)

Una volta che abbiamo identificato le entità tramite il NER, possiamo passare all'estrazione delle relazioni. Qui, costruiamo un insieme di regole basate sulle relazioni che vogliamo catturare nel nostro grafo della conoscenza. Ad esempio, se una descrizione menziona un prodotto software e una vulnerabilità, possiamo creare un collegamento tra i due.

#Validazione dei Dati

Per assicurarci che i nostri dati estratti siano accurati, possiamo controllare manualmente un campione delle relazioni. Questo passaggio ci aiuta a determinare la precisione del nostro approccio all'estrazione delle relazioni e a fare eventuali aggiustamenti se i risultati non sono soddisfacenti.

#Predizione delle Entità

Dopo aver stabilito la struttura di base del nostro grafo della conoscenza, procediamo a prevedere eventuali entità o connessioni mancanti. Possiamo impiegare un modello specifico progettato per questo compito, che valuta la probabilità delle relazioni basate sui dati esistenti. Questo ci aiuta a costruire un grafo della conoscenza più completo.

#Valutazione delle Prestazioni

Per misurare l'efficacia del nostro approccio, dobbiamo valutare quanto bene i nostri modelli funzionano. Possiamo guardare a metriche come precisione e richiamo per capire quanto accuratamente i nostri modelli NER e RE estraggono informazioni. Confrontando i nostri risultati con i benchmark, possiamo identificare aree di miglioramento.

#Miglioramenti Futuri

Man mano che continuiamo a sviluppare il nostro grafo della conoscenza delle vulnerabilità, possiamo esplorare modi per migliorarne l'accuratezza e l'utilità. Ad esempio, potremmo considerare di utilizzare modelli più avanzati per NER e estrazione delle relazioni o di incorporare ulteriori fonti di dati. Le tecniche di supervisione a distanza potrebbero anche aiutare a migliorare l'etichettatura e arricchire il nostro dataset.

#Conclusione

Costruire un grafo della conoscenza delle vulnerabilità dal National Vulnerability Database consente una gestione migliore delle minacce alla cybersecurity. Usando tecniche come NER, RE e predizione delle entità, possiamo strutturare informazioni preziose sulle vulnerabilità, rendendo più facile identificare e affrontare i problemi di sicurezza. Poiché la cybersecurity rimane una preoccupazione critica, migliorare i nostri grafi della conoscenza aiuterà le organizzazioni a proteggere i loro sistemi e dati sensibili in modo più efficace.

#Riferimenti

Anche se citazioni e riferimenti specifici non sono inclusi in questo riassunto, è importante riconoscere che varie tecniche nel campo del processamento del linguaggio naturale e dell'apprendimento automatico supportano lo sviluppo di grafi della conoscenza nella cybersecurity. La ricerca futura e i miglioramenti in queste aree miglioreranno la nostra capacità di gestire le vulnerabilità in modo efficiente.