85
Nghiên cứu
Ánh xạ CVE sang MITRE ATT&CK: Hiệu quả của phân loại học máy và giới hạn của LLM
(giờ Việt Nam)
Tóm tắt AI
Nghiên cứu xây dựng quy trình tự động ánh xạ lỗ hổng CVE sang kỹ thuật MITRE ATT&CK. Kết quả cho thấy mô hình phân loại chuyên biệt vượt trội hơn hẳn so với LLM, vốn có độ nhất quán thấp và làm giảm khả năng nhận diện các kỹ thuật hiếm gặp.
Bản dịch AI
Xem PDF HTML (thử nghiệm)
DOI do arXiv cấp thông qua DataCite (đang chờ đăng ký)
Lịch sử gửi bài
Từ: Alexandre Dulaunoy [xem email] [v1] Thứ Ba, 28 tháng 7 năm 2026 10:59:04 UTC (443 KB)
Bài viết được AI dịch và tổng hợp tự động từ HuggingFace Daily Papers (Nổi bậtBài nghiên cứu). Liên kết bài gốc ở phía trên. Dữ liệu đồng bộ qua API công khai được ghi nguồn tại AI HOT (canonical) ↗. AIHOT.vn luôn dẫn nguồn đầy đủ — nếu bạn thấy điểm cần chỉnh sửa, hãy gửi ý kiến tại trang phản hồi.