Εμφάνιση απλής εγγραφής

dc.contributor.advisorGritzalis, Stefanos
dc.contributor.advisorΓκρίτζαλης, Στέφανος
dc.contributor.authorGiannakopoulos, Thrasyvoulos
dc.contributor.authorΓιαννακόπουλος, Θρασύβουλος
dc.date.accessioned2022-08-31T10:22:16Z
dc.date.available2022-08-31T10:22:16Z
dc.date.issued2022
dc.identifier.urihttps://dione.lib.unipi.gr/xmlui/handle/unipi/14541
dc.identifier.urihttp://dx.doi.org/10.26267/unipi_dione/1964
dc.description.abstractΟ 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.extent35el
dc.language.isoenel
dc.publisherΠανεπιστήμιο Πειραιώςel
dc.titleThreat categorization on CVE descriptions using text classificationel
dc.typeMaster Thesisel
dc.contributor.departmentΣχολή Τεχνολογιών Πληροφορικής και Επικοινωνιών. Τμήμα Ψηφιακών Συστημάτωνel
dc.description.abstractENThe 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.masterΑσφάλεια Ψηφιακών Συστημάτωνel
dc.subject.keywordThreatsel
dc.subject.keywordCVEel
dc.subject.keywordCWEel
dc.subject.keywordCAPECel
dc.subject.keywordNatural language processingel
dc.subject.keywordText classificationel
dc.date.defense2022-06-30


Αρχεία σε αυτό το τεκμήριο

Thumbnail

Αυτό το τεκμήριο εμφανίζεται στις ακόλουθες συλλογές

Εμφάνιση απλής εγγραφής


Βιβλιοθήκη Πανεπιστημίου Πειραιώς
Επικοινωνήστε μαζί μας
Στείλτε μας τα σχόλιά σας
Created by ELiDOC
Η δημιουργία κι ο εμπλουτισμός του Ιδρυματικού Αποθετηρίου "Διώνη", έγιναν στο πλαίσιο του Έργου «Υπηρεσία Ιδρυματικού Αποθετηρίου και Ψηφιακής Βιβλιοθήκης» της πράξης «Ψηφιακές υπηρεσίες ανοιχτής πρόσβασης της βιβλιοθήκης του Πανεπιστημίου Πειραιώς»