Vulnerability2Vec：一种基于图嵌入的方法，用于提升漏洞分类的准确性

《CMES - Computer Modeling in Engineering and Sciences》：Vulnerability2Vec: A Graph-Embedding Approach for Enhancing Vulnerability Classification

安全漏洞智能分类框架Vulnerability2Vec通过构建包含CVE ID和关键词的语义图，结合Node2Vec图嵌入与SVM分类器，有效捕捉漏洞间的结构关系与语义模式，分类准确率达80%，显著优于传统文本特征提取方法。

　　随着现代软件系统的复杂性和异质性不断增加，尤其是智能电网和分布式能源基础设施的广泛应用，对安全漏洞进行智能且可扩展的分类变得尤为重要。传统方法在面对这些复杂系统的漏洞时，往往难以充分捕捉其内在的复杂性和潜在关联性。为此，本文提出了一种基于图嵌入的漏洞分类框架，称为Vulnerability2Vec，旨在提升能源系统安全漏洞的自动分类能力。该方法通过将通用漏洞和暴露（CVE）文本描述转化为语义图，从而捕捉漏洞之间的潜在关系和结构模式。这些图的节点代表CVE ID和关键术语（如名词、动词和形容词），边则表示这些术语之间的共现关系。通过使用随机游走采样和跳过-gram与负采样（SGNS）方法，Vulnerability2Vec将这些语义图嵌入到低维向量空间中，使得漏洞分类更加高效和准确。

Vulnerability2Vec的提出基于对现有分类方法的不足进行深入分析。传统的漏洞分类方法通常依赖于稀疏向量表示，这些方法虽然在一定程度上能够处理漏洞数据，但它们无法有效捕捉语义上的细微差别。例如，稀疏向量表示仅关注术语的出现频率，而忽略了其在不同上下文中的含义。这种局限性使得传统方法在面对新兴漏洞类型时表现不佳，因为这些漏洞往往涉及较少出现的关键技术术语或新颖的模式。相比之下，基于图嵌入的方法能够更好地捕捉漏洞之间的复杂关系，尤其是在语义层面。Vulnerability2Vec通过将漏洞描述转化为图结构，不仅保留了文本的语义信息，还能够分析节点之间的结构关系，从而实现更准确的分类。

为了验证Vulnerability2Vec的有效性，本文设计了一系列实验，评估其在CVE数据上的分类性能。实验结果表明，Vulnerability2Vec在分类准确率方面显著优于传统的基线方法，最高可达80%。这一性能提升主要得益于其对语义和结构关系的全面捕捉。此外，实验还分析了不同词性（名词、动词和形容词）在漏洞描述中的作用，以及它们如何影响漏洞分类的准确性。结果表明，结合关键词性信息能够有效提升模型的分类能力，同时减少不必要的信息干扰。

本文的实验还展示了Vulnerability2Vec在不同年份的分类表现，特别是在2005年至2017年期间，随着CWE类别数量的迅速增加，分类任务的复杂性也随之上升。这一趋势凸显了在复杂系统中，对漏洞进行结构化映射的必要性。Vulnerability2Vec通过将漏洞描述中的关键信息与语义图相结合，提供了更有效的漏洞分类方法。实验结果表明，该方法在多个评估指标（如准确率、精确率、召回率和宏F1值）上均优于传统方法，显示出其在处理高维、动态变化的漏洞数据方面的优越性。

此外，本文还讨论了Vulnerability2Vec在处理语义异质性和类别不平衡问题上的优势。传统方法在处理这些挑战时存在一定的局限性，而Vulnerability2Vec通过图嵌入技术能够更有效地捕捉语义结构和上下文信息。实验结果表明，该方法不仅能够准确识别漏洞类型，还能够揭示隐藏的漏洞模式和攻击路径，从而为安全管理和响应策略提供有价值的参考。

尽管Vulnerability2Vec在分类性能上表现出色，但其仍存在一些限制。首先，该方法依赖于静态图表示，这意味着每当有新的CVE出现时，都需要重新构建图结构，这在一定程度上限制了其可扩展性。其次，所有的嵌入都是离线生成的，无法实现实时处理，这在持续的安全监控中可能成为瓶颈。因此，未来的研究可以集中在如何丰富图结构，例如引入抽象语法树（AST）和控制流图（CFG）等其他模式，以及采用多模态联合嵌入或门控机制来提高分类的鲁棒性和语义覆盖范围。此外，还可以探索高效的图挖掘方法或动态图神经网络，以实现增量更新和持续学习，避免灾难性遗忘。

Vulnerability2Vec的潜在应用包括实时漏洞监测和自动补丁优先级分析。通过将该方法应用于实际场景，可以显著提升能源系统和网络环境的安全性。未来，研究团队计划开发一个基于Vulnerability2Vec的工具，以实现对新漏洞的实时分类，从而构建一个更加高效和智能的安全漏洞管理系统。

总之，本文提出的Vulnerability2Vec框架在提升安全漏洞分类性能方面展现出显著的优势，特别是在处理复杂、动态变化的漏洞数据时。通过结合语义和结构信息，该方法能够更全面地捕捉漏洞之间的潜在关系，从而为安全管理和响应策略提供更加准确和有效的支持。未来的工作将致力于克服当前方法的局限性，探索更先进的图表示和嵌入技术，以进一步提升漏洞分类的准确性和效率。