基于雙注意力機制和改進對抗訓(xùn)練的漏洞分類方法

摘要： 漏洞報告在網(wǎng)絡(luò)安全中發(fā)揮著重要作用，大量且不斷增加的漏洞對漏洞分類的效率和準確性提出了巨大挑戰(zhàn)。為了緩解漏洞分類深度學(xué)習模型無法關(guān)注重要特征和容易陷入過擬合的問題，提出了一種新穎的基于雙注意力機制和改進對抗訓(xùn)練的漏洞分類方法。首先，提出TextCNN-DA(text convolutional neural network with double attention)模型，將空... （共8頁）