[发明专利]基于Summary分词特征预测工控网漏洞的系统

权利要求书

1.一种基于Summary分词特征预测工控网漏洞的系统，其特征在于，

包括处理器、数据库和存储有计算机程序的存储介质，处理器与数据库通信连接，所述数据库中存储有所有互联网漏洞id对应的互联网漏洞特征参数列表和工控网漏洞特征参数列表，互联网漏洞id对应的互联网漏洞特征参数包括Summary,Summary表示漏洞描述文本；所述存储介质中存储的计算机程序包括第四计算机程序，所述处理器实行所述第四计算机程序时，实现以下步骤：

步骤S400、从所述数据库获取每一样本漏洞id在对应的Summary的文本序列{Str₁,Str₂,…}，Str_e为第e个更新周期对应的Summary的文本，e的取值范围为1到无穷大；

步骤S401、对Str_e进行分词处理，并采用预设的停用词库去停用词，得到Str_e对应的分词集合A_e；

步骤S402、当e＝1时，根据A_e的分词数量确定Str_e的特征权重w_e；

步骤S403、当e1时，比较Str_e-1和Str_e的文本信息，若完全一致，则设置w_e＝w_e-1，若Str_e-1和Str_e的文本信息不完全一致，则对分词集合A_e和分词集合A_e-1进行集合差集运算，得到A_e相对于A_e-1的差集分词数A_e-A_e-1，以及A_e-1相对于A_e的差集分词数A_e-1- A_e，设置w_e＝[(A_e-A_e-1)/(A_e-1- A_e)]*w_e-1；

步骤S404、基于每一Str_e的特征权重w_e和Str_e确定每一Str_e对应的Summary特征参数值PCS_e＝w_e*g(Str_e)， 其中，g(Str_e)为基于Str_e确定的原始特征参数值；

步骤S405、基于样本漏洞id对应的Summary特征参数值构建模型输入向量，训练得到工控网漏洞预测模型，基于所述工控网漏洞预测模型预测工控网漏洞爆发概率。

2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，

所述步骤S402包括：

步骤S412、将A_e的分词数量SA_e与预设的第一分词数量阈值SU_min和第二 分词数量阈值SU_max对比，其中，SU_minSU_max，若SA_eSU_min，则设置w_e＝ws_min，ws_min为预设的第三特征权重阈值，若SA_eSU_max，则设置w_e＝ws_max，ws_max为预设的第四特征权重阈值，若为预设的第三特征权重阈值在[SU_min，SU_max],则设置w_e＝k₂*SA_e，其中，k₂为预设的第二线性变化系数。

3.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，

k₂设置为(ws_max-ws_min)/ws_max。