För att hjälpa säkerhetsanalytiker att få information som rör deras nätverk, t.ex. nya sårbarheter, utnyttjanden eller patchar, behövs metoder för informationshämtning som är anpassade till säkerhetsdomänen. Som märkta textdata är knapp och dyr, följer vi utvecklingen i semiövervakade Natural Language Processing och implementera en bootstrapping algoritm för att extrahera säkerhetsenheter och deras relationer från text. Algoritmen kräver lite inmatningsdata, specifikt, några relationer eller mönster (heuristik för att identifiera relationer), och innehåller en aktiv inlärning komponent som frågar användaren om de viktigaste besluten för att förhindra glidning från de önskade relationerna. Preliminära tester på en liten corpus visar lovande resultat, erhålla precision på.82.
REF föreslog en algoritm för att extrahera säkerhetsenheter och deras relationer med hjälp av halvövervakad NLP med en liten mängd indata.
Towards a Relation Extraction Framework for Cyber-Security Concepts
{'venue': "CISR '15", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}