Główne pojęcia
본 논문은 QPSO-LightGBM 모델을 사용하여 네트워크 자산의 다중 분류 취약성 예측을 실현하였다. 이 모델은 SMOTE 기법을 사용하여 데이터 균형을 맞추고, QPSO 알고리즘을 사용하여 LightGBM 모델의 매개변수를 자동으로 최적화하였다.
Streszczenie
본 논문은 사이버 공간 매핑 기술을 활용하여 네트워크 자산 데이터를 수집하고, 자산의 관리 요인, 기술 요인, 취약성 요인 등 특성을 추출하였다.
데이터 불균형 문제를 해결하기 위해 SMOTE 기법을 사용하여 데이터를 균형화하였다.
QPSO 알고리즘을 사용하여 LightGBM 모델의 주요 매개변수를 자동으로 최적화하였다.
분해 방법을 사용하여 11개의 이진 분류기를 결합하여 최종 다중 분류 모델을 구축하였다.
실험 결과 QPSO-LightGBM 모델은 정확도, 정밀도, 재현율, F1 점수 등 다양한 평가 지표에서 우수한 성능을 보였다.
Statystyki
네트워크 자산의 취약점 수는 CVE-2021-44228개 입니다.
네트워크 자산의 취약점 발견 시기는 2022년 4월 10일입니다.
네트워크 자산의 CVSS 점수는 10점입니다.
Cytaty
"사이버 공간은 육지, 바다, 공중, 우주에 이어 제5의 전장으로 간주되며, 석유 자원만큼이나 중요해졌다."
"사이버 공간 매핑 기술은 사이버 공간 요소를 식별하고 통제하며, 네트워크 위협과 취약점을 예방하고 네트워크 보안을 향상시키는 효과적인 수단이다."