Text clustering method on national vulnerability database
漏洞数据库的文本聚类分析

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。