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 предложений, чтобы получить их семантические представления.
3. Объединение данных: эти представления объединяются со структурными метаданными для получения оценки приоритета на основе данных.
4. Оценка рисков: мы демонстрируем, как команды безопасности могут перейти от сортировки по правилам к адаптивной, объяснимой оценке рисков на основе машинного обучения.
Установка и настройка библиотек
Мы устанавливаем и загружаем все необходимые библиотеки для обработки естественного языка (NLP), машинного обучения и визуализации. Это обеспечивает полную автономность среды выполнения и готовность к выполнению в Colab или аналогичных средах.
«`python
import subprocess
import sys
packages = [
‘sentence-transformers’,
‘scikit-learn’,
‘pandas’,
‘numpy’,
‘matplotlib’,
‘seaborn’,
‘requests’
]
for package in packages:
subprocess.check_call([sys.executable, ‘-m’, ‘pip’, ‘install’, ‘-q’, package])
«`
Класс для извлечения данных
«`python
class CVEDataFetcher:
def init(self):
self.base_url = «https://services.nvd.nist.gov/rest/json/cves/2.0»
def fetchrecentcves(self, days=30, max_results=100):
print(f»Fetching CVEs from last {days} days…»)
# [код для извлечения данных]
«`
Класс для извлечения семантических признаков
«`python
class VulnerabilityFeatureExtractor:
def init(self):
print(«Loading sentence transformer model…»)
self.model = SentenceTransformer(‘all-MiniLM-L6-v2’)
print(«✓ Model loaded\n»)
def extractsemanticfeatures(self, descriptions):
print(«Generating semantic embeddings…»)
embeddings = self.model.encode(descriptions, showprogressbar=True)
return embeddings
«`
Класс для приоритизации уязвимостей
«`python
class VulnerabilityPrioritizer:
def init(self):
self.severityclassifier = RandomForestClassifier(nestimators=100, random_state=42)
# [код для инициализации модели]
def prepare_features(self, df, embeddings):
# [код для подготовки данных]
return X_combined
«`
Визуализация результатов
«`python
def visualizeresults(df, priorityscores, feature_importance):
# [код для визуализации результатов]
plt.show()
«`
Основной метод
«`python
def main():
print(«=»*70)
print(«AI-ASSISTED VULNERABILITY SCANNER WITH ML PRIORITIZATION»)
print(«=»*70)
# [код для выполнения основного анализа]
print(«\n» + «=»*70)
print(«ANALYSIS COMPLETE»)
print(«=»*70)
return df, prioritizer, analyzer
«`
В заключение мы показали, как управление уязвимостями может перейти от статических оценок к интеллектуальной приоритизации с помощью машинного обучения и семантического анализа. Объединив встраивания, метаданные, кластеризацию и объяснимость, мы создали систему, которая лучше отражает реальный риск эксплуатации и операционную срочность.
1. Какие основные этапы включает в себя работа сканера уязвимостей, созданного с помощью ИИ, и как они помогают в расстановке приоритетов уязвимостей?
Ответ: работа сканера включает в себя извлечение данных из Национального института стандартов и технологий (NVD API), семантическое встраивание описаний уязвимостей с помощью современных трансформеров предложений, объединение данных для получения оценки приоритета на основе семантических представлений и структурных метаданных, а также оценку рисков с использованием машинного обучения.
2. Какие библиотеки и инструменты используются для обработки естественного языка (NLP), машинного обучения и визуализации в данном проекте?
Ответ: для обработки естественного языка, машинного обучения и визуализации используются библиотеки и инструменты, такие как sentence-transformers, scikit-learn, pandas, numpy, matplotlib, seaborn и requests.
3. Какие классы и методы используются для извлечения данных, извлечения семантических признаков и приоритизации уязвимостей в данном проекте?
Ответ: для извлечения данных используется класс CVEDataFetcher с методом fetchrecentcves. Для извлечения семантических признаков используется класс VulnerabilityFeatureExtractor с методом extractsemanticfeatures. Для приоритизации уязвимостей используется класс VulnerabilityPrioritizer с методом prepare_features.
4. Какие преимущества даёт использование машинного обучения и семантического анализа для управления уязвимостями по сравнению со статическими оценками?
Ответ: использование машинного обучения и семантического анализа позволяет перейти от статических оценок к интеллектуальной приоритизации уязвимостей. Это обеспечивает более точное отражение реального риска эксплуатации и операционной срочности, что повышает эффективность управления уязвимостями.
5. Какие методы и подходы используются для визуализации результатов анализа уязвимостей в данном проекте?
Ответ: для визуализации результатов анализа уязвимостей используется функция visualize_results, которая позволяет наглядно представить результаты анализа.