HGAT

New research predicts multi-vulnerability attack chains using SBOM graphs

研究人员开发了一种新颖的方法，通过利用软件物料清单（SBOM）数据来预测软件供应链中的多漏洞攻击链。该方法将SBOM视为依赖约束证据图，整合了组件和漏洞信息。训练了一个异构图注意力网络（HGAT）来对与漏洞相关的组件进行分类，准确率达到91.03%，F1分数达到74.02%。此外，还使用多层感知器（MLP）模型来预测级联漏洞，在已记录的攻击链上展示了0.93的ROC-AUC。