dc.contributor.advisor | Gritzalis, Stefanos | |
dc.contributor.advisor | Γκρίτζαλης, Στέφανος | |
dc.contributor.author | Giannakopoulos, Thrasyvoulos | |
dc.contributor.author | Γιαννακόπουλος, Θρασύβουλος | |
dc.date.accessioned | 2022-08-31T10:22:16Z | |
dc.date.available | 2022-08-31T10:22:16Z | |
dc.date.issued | 2022 | |
dc.identifier.uri | https://dione.lib.unipi.gr/xmlui/handle/unipi/14541 | |
dc.identifier.uri | http://dx.doi.org/10.26267/unipi_dione/1964 | |
dc.description.abstract | Ο σκοπός της παρούσας διπλωματικής είναι η ταξινόμηση εγγραφών CVE σε πιθανές απειλές βάσει των περιγραφών που παρέχονται με χρήση ταξινόμηση κειμένου, ώστε να μπορέσουν στην συνέχεια να χρησιμοποιηθούν σε μια μεθοδολογία ανάλυσης ρίσκου με βάση τις ευπάθειες για Κυβερνο-Φυσικά Συστήματα και πιο συγκεκριμένα σε Ευφυή Συστήματα Μεταφορών. Επειδή δεν έχουν όλες οι εγγραφές CVE σχετικά CWE, ή τα σχετικά CWE είναι πολύ γενικά, όπως NVD-CWE-Other, η αντιστοιχία απειλών σε CWE και CAPEC, όπως χρησιμοποιείται από το Risk Modelling Tool του έργου CitySCAPE, δεν είναι πάντοτε δυνατό να επιτευχθεί. Η παρούσα διπλωματική προτείνει την χρήση ταξινόμησης κειμένου για να αναγνωρίσει τις απειλές αυτές με βάση CVE που μπορούν να αντιστοιχιστούν με CWE και CAPEC. Επιτεύχθηκε μια ακρίβεια άνω του 90% για κάθε μια από τις 16 απειλές σε 111.384 εγγραφές CVE με χρήση επικύρωσης 10-fold cross validation. | el |
dc.format.extent | 35 | el |
dc.language.iso | en | el |
dc.publisher | Πανεπιστήμιο Πειραιώς | el |
dc.title | Threat categorization on CVE descriptions using text classification | el |
dc.type | Master Thesis | el |
dc.contributor.department | Σχολή Τεχνολογιών Πληροφορικής και Επικοινωνιών. Τμήμα Ψηφιακών Συστημάτων | el |
dc.description.abstractEN | The goal of this thesis is to classify CVEs into potential threats based on the descriptions provided using text classification, to then be used in a vulnerability-based risk analysis for Cyber-Physical Systems and more specifically Intelligent Transportation Systems. Because not all CVEs provide related CWEs, or their CWE entries are too generic, such as NVD-CWE-Other, a mapping of threats to CWEs and CAPECs, as used by the CitySCAPE Project's Risk Modelling Tool, is not always possible. This thesis proposes using text classification in order to identify those threats based on CVEs that can be mapped to CWEs and CAPECs. An accuracy of over 90% was achieved for each of the 16 threats across 111,384 CVE entries computed on a 10-fold cross validation. | el |
dc.contributor.master | Ασφάλεια Ψηφιακών Συστημάτων | el |
dc.subject.keyword | Threats | el |
dc.subject.keyword | CVE | el |
dc.subject.keyword | CWE | el |
dc.subject.keyword | CAPEC | el |
dc.subject.keyword | Natural language processing | el |
dc.subject.keyword | Text classification | el |
dc.date.defense | 2022-06-30 | |