%0 Journal Article
%T Text clustering method on national vulnerability database<br>漏洞数据库的文本聚类分析
%A TANG He-ping
%A HUANG Shu-guang
%A HUAI Jia-gang
%A LI Yong-cheng
%A <br>唐和平
%A 黄曙光
%A 淮甲刚
%A 李永成
%J 计算机应用研究
%D 2010
%I 
%X 为解决现有软件漏洞分类重叠性和实用性低等问题，提出了在漏洞实例聚类基础上的漏洞分类方法。对漏洞数据库（national vulnerability database, NVD）的漏洞描述字段进行文本聚类，并且使用聚类重叠性指标评估Simplekmean、BisectingKMeans和BatchSom聚类算法的效果，依据领域主导度选择典型的漏洞类型。实验结果显示近NVD中四万条漏洞数据聚类成45类典型漏洞，从而使软件漏洞研究工作从个体研究转变成对主导漏洞类型的研究。
%K vulnerability database
%K text clustering
%K cluster overlap index
%K dominant vulnerability taxonomies<br>漏洞数据库
%K 文本聚类
%K 聚类重叠指标
%K 主导漏洞类型
%U http://www.alljournals.cn/get_abstract_url.aspx?pcid=5B3AB970F71A803DEACDC0559115BFCF0A068CD97DD29835&cid=8240383F08CE46C8B05036380D75B607&jid=A9D9BE08CDC44144BE8B5685705D3AED&aid=FCB8CF7D006324FDD2231EB251FA2919&yid=140ECF96957D60B2&vid=DB817633AA4F79B9&iid=DF92D298D3FF1E6E&sid=9389FC0666CA3EC2&eid=F575EA6B7F46096C&journal_id=1001-3695&journal_name=计算机应用研究&referenced_num=0&reference_num=5