先收集各种类型的易受攻击和非易受攻击的

[Habib01]

漏洞扫描
作为一名网络安全研究人员，我经常开发自定义工具来自动化网络安全任务，例如网络流量日志解析器、模糊器等。

尽管这些工具可以显着改善我们的安全操作，但在使用它们并与我的同事分享之前，对它们进行严格的漏洞分析非常重要。

否则，攻击者可以利用我的自定义脚本中未发现和未修补的漏洞来获得未经授权的访问、泄露敏感信息或破坏我们公司的服务。

机器学习模型能够只见树木、见森林。他们擅长从大型数据 BC 数据泰国 集中提取有意义的特征，发现微妙的模式和相关性。考虑到这一点，我开始探索它们，看看它们是否能够自动检测漏洞、执行更快的扫描并识别以前未公开的漏洞。

为了构建基于 ML 的漏洞检测模型，我首数据，以从各种来源（包括 NVD（国家漏洞数据库）、 OWASP等）训练模型。

然后对集合进行预处理和集成，以将其输入到所选模型中。输入可以表示为图或树，显示代码的不同元素之间的关系，例如代码属性图（CPG）或抽象语法树（AST）。

输入还可以具有基于标记的表示，其中源代码被转换为标记向量。后面可以应用的各种嵌入技术，比如Word2Vec、图嵌入、热嵌入、N-gram特征等。

正如之前的应用中所解释的，选择机器学习模型及其学习技术主要取决于标签的可用性。在训练阶段，漏洞检测数据集被分为训练集和验证集，模型从标记数据中学习。

使用优化技术根据预测误差迭代更新模型参数。模型完成学习过程后，将测量其使用未见过的数据检测漏洞的能力。准确率、精确率、召回率和 F1 分数等关键性能指标，用于评估模型检测漏洞的能力。

在检测自定义脚本中的漏洞时，必须执行彻底的风险评估。如果现有的安全控制措施阻止利用已发现的漏洞或潜在后果很小，则可以接受该风险。

或者，也可以考虑完全避免使用已开发的代码，以消除任何被利用的风险。然而，如果完全消除不可行，那么应用缓解策略就至关重要。

接下来，我们将探索修补易受攻击的软件作为主要的缓解策略。

补丁管理
虽然解决所有开放和关键漏洞是理想的选择，但这通常是不切实际的。更具战略性的方法至关重要。使用机器学习，我们可以主动预测哪些漏洞最有可能被利用导致安全事件。这使我们能够优先考虑修补工作。

手动补丁优先级效率较低