Construindo um Grafo de Conhecimento sobre Vulnerabilidades em Cibersegurança

A cibersegurança tá ficando cada vez mais importante à medida que mais serviços vão pra internet. Softwares costumam ter falhas, algumas delas são vulnerabilidades de segurança. Hackers podem explorar essas brechas, arriscando perdas financeiras ou o roubo de dados sensíveis. Um recurso chave pra acompanhar as vulnerabilidades conhecidas é o National Vulnerability Database (NVD), que lista mais de 200.000 vulnerabilidades. Pra gerenciar e analisar esses dados de forma eficaz, a gente pode criar um grafo de conhecimento que organiza as informações sobre essas vulnerabilidades, facilitando a compreensão e a solução delas.

#O que é um Grafo de Conhecimento?

Um grafo de conhecimento é uma forma de armazenar informações em um formato estruturado, onde entidades e suas relações são bem definidas. No contexto da cibersegurança, um grafo de conhecimento pode representar informações sobre vulnerabilidades, o software que elas afetam e a natureza dos problemas de segurança. Usando esse grafo, conseguimos avaliar melhor as vulnerabilidades e entender como elas se relacionam com produtos de software específicos.

#Importância do Reconhecimento de Entidades Nomeadas

O Reconhecimento de Entidades Nomeadas (NER) é uma técnica usada pra identificar e classificar partes importantes da informação em um texto. No caso das descrições de vulnerabilidades, o NER ajuda a extrair termos importantes como nomes de software, tipos de vulnerabilidade e outras entidades relevantes. Por exemplo, se uma descrição menciona uma vulnerabilidade em um produto de software, o NER ajudaria a identificar tanto o nome do software quanto o tipo de vulnerabilidade.

#Extração de Relações

A Extração de Relações (RE) é o processo de identificar relações entre as entidades reconhecidas pelo NER. Depois que reconhecemos as entidades nos textos de vulnerabilidade, precisamos determinar como elas se relacionam. Por exemplo, podemos precisar saber se uma vulnerabilidade específica afeta um determinado produto de software ou se tá associada a um certo tipo de fraqueza.

#Previsão de Entidades

Depois de extrair as entidades e estabelecer suas relações, o próximo passo é a previsão de entidades. Esse processo visa preencher qualquer lacuna no grafo de conhecimento prevendo entidades ou suas conexões que estão faltando. Por exemplo, se uma vulnerabilidade é conhecida, mas não sabemos qual software ela afeta, podemos prever essa conexão com base em padrões ou relações já existentes nos dados.

#Criando um Grafo de Conhecimento sobre Vulnerabilidades

Pra construir um grafo de conhecimento a partir do NVD, podemos seguir uma abordagem passo a passo. Primeiro, reunimos dados do banco de dados. Depois, processamos esses dados pra torná-los adequados à análise. Em seguida, aplicamos o NER pra extrair entidades importantes do texto. Depois disso, fazemos a extração de relações pra entender como essas entidades se conectam. Por fim, usamos a previsão de entidades pra completar qualquer informação que esteja faltando.

#Coleta de Dados

A gente pode baixar registros de vulnerabilidades do NVD em um formato estruturado, como JSON, que facilita o trabalho. O conjunto de dados poderia incluir todas as vulnerabilidades de um determinado intervalo de anos, garantindo que tenhamos uma visão abrangente dos problemas ao longo do tempo.

#Pré-processamento

O pré-processamento é uma etapa crucial que envolve limpar os dados e preparar pra análise. Isso pode incluir remover informações desnecessárias, corrigir problemas de formatação e padronizar termos usados no texto. Essa etapa garante que os dados sejam consistentes e possam ser analisados de forma eficaz.

#Reconhecimento de Entidades Nomeadas (NER)

Na nossa abordagem, a gente treina modelos pra realizar NER nos dados de vulnerabilidade. Podemos usar diferentes arquiteturas pra isso, como o Perceptron Averaged e um modelo especializado treinado em textos de cibersegurança. Esses modelos ajudam a identificar termos importantes nas descrições das vulnerabilidades, como nomes de software e tipos de vulnerabilidades.

#Extração de Relações (RE)

Uma vez que temos as entidades identificadas pelo NER, podemos passar pra extração de relações. Aqui, construímos um conjunto de regras com base nas relações que queremos capturar no nosso grafo de conhecimento. Por exemplo, se uma descrição menciona um produto de software e uma vulnerabilidade, podemos criar um link entre os dois.

#Validação de Dados

Pra garantir que nossos dados extraídos estejam corretos, podemos fazer uma verificação manual em uma amostra das relações. Essa etapa ajuda a determinar a precisão da nossa abordagem de extração de relações e fazer os ajustes necessários se os resultados não forem satisfatórios.

#Previsão de Entidades

Depois de estabelecer a estrutura básica do nosso grafo de conhecimento, avançamos pra prever qualquer entidade ou conexão faltante. Podemos usar um modelo específico desenhado pra essa tarefa, que avalia a probabilidade de relações com base em dados existentes. Isso ajuda a construir um grafo de conhecimento mais completo.

#Avaliação de Performance

Pra medir a eficácia da nossa abordagem, precisamos avaliar como nossos modelos se saem. Podemos olhar pra métricas como precisão e recall pra entender quão precisamente nossos modelos de NER e RE extraem informações. Comparando nossos resultados com benchmarks, conseguimos identificar áreas que precisam de melhorias.

#Melhorias Futuras

À medida que continuamos a desenvolver nosso grafo de conhecimento sobre vulnerabilidades, podemos explorar formas de melhorar sua precisão e utilidade. Por exemplo, podemos considerar o uso de modelos mais avançados pra NER e extração de relações ou incorporar fontes adicionais de dados. Técnicas de supervisão distante também poderiam ajudar a melhorar a rotulagem e enriquecer nosso conjunto de dados.

#Conclusão

Construir um grafo de conhecimento sobre vulnerabilidades a partir do National Vulnerability Database permite uma melhor gestão das ameaças de cibersegurança. Usando técnicas como NER, RE e previsão de entidades, conseguimos estruturar informações valiosas sobre vulnerabilidades, facilitando a identificação e a resolução de problemas de segurança. Com a cibersegurança sendo uma preocupação crítica, melhorar nossos Grafos de Conhecimento vai ajudar as organizações a protegerem seus sistemas e dados sensíveis de forma mais eficaz.

#Referências

Embora citações e referências específicas não estejam incluídas neste resumo, é importante reconhecer que várias técnicas em processamento de linguagem natural e aprendizado de máquina apoiam o desenvolvimento de grafos de conhecimento em cibersegurança. Pesquisas futuras e melhorias nessas áreas vão aprimorar nossa capacidade de gerenciar vulnerabilidades de forma eficiente.