Как машинное обучение и семантические встраивания меняют приоритеты уязвимостей CVE, выходя за рамки статических оценок CVSS
В этом руководстве мы создаём сканер уязвимостей с помощью ИИ, который не ограничивается статическими оценками CVSS, а учится расставлять приоритеты уязвимостей, используя семантическое понимание и машинное обучение. Основные этапы работы сканера: 1. Извлечение данных: мы извлекаем описания уязвимостей из Национального института стандартов и технологий (NVD API).2. Семантическое встраивание: описания уязвимостей обрабатываются с помощью современных трансформеров … Читать далее