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面向开源软件的自动化漏洞数据采集与处理技术研究

漏洞数据分散在数百种资源中,这些数据是零散的、非格式化的,导致收集不便、处理复杂。而人工构造的漏洞数据集样本类型简单、特征单一,难以支撑真实软件漏洞检测的研究。因此,软件安全领域缺乏大规模、真实、有效的漏洞数据集。为解决这一问题,本文提出了一个面向开源软件的漏洞数据自动化采集与处理系统,该系统能够从多源平台自动采集补丁文件,经过冗余处理和一致化处理得到精简的数据集,进一步的生成大量漏洞样本。相比现有研究,本文构建的系统可以采集更多源平台的漏洞数据,且漏洞数据更加丰富,样本质量更高。通过深度学习漏洞检测实验证明,经过本文数据集训练的模型,在真实软件漏洞检测中效果更好。

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谷歌Project Zero报告披露了2021年0-day漏洞利用的全球趋势

“Project Zero”是一项由谷歌成立的互联网安全项目,成立时间为2014年7月。该团队主要由谷歌内部顶尖安全工程师组成,旨在发现、追踪和修补全球性的软件安全漏洞。自2019起,团队每年会对过去一年内检测到的0-day漏洞在野利用进行回顾并发布报告。2021年内,“Project Zero”共检测并披露了58个在野外的0-day漏洞,这一数字创下了项目2014年成立以来的新纪录。本篇报告中,“Project Zero”团队详细向我们介绍了被检测到的58个0-day漏洞的类型和攻击模式,并分析了2021年0-day数据暴增的原因。另外,在报告中,我们也可以清晰地看到团队在2022年的工作方向。

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