[论文解读] CySecBERT: A Domain-Adapted Language Model for the Cybersecurity Domain

Markus Bayer, Philipp Kuehn+2 more|TUbilio (Technical University of Darmstadt)|Dec 6, 2022

Topic Modeling被引用 12

一句话总结

CySecBERT 是一种在精心筛选的网络安全语料上预训练的领域自适应 BERT 基础语言模型，旨在提升网络安全任务中的自然语言理解能力。它在内在和外在网络安全任务上均优于通用模型及相关领域特定模型，同时有效缓解了通用语言知识的灾难性遗忘问题。

ABSTRACT

The field of cybersecurity is evolving fast. Experts need to be informed about past, current and - in the best case - upcoming threats, because attacks are becoming more advanced, targets bigger and systems more complex. As this cannot be addressed manually, cybersecurity experts need to rely on machine learning techniques. In the texutual domain, pre-trained language models like BERT have shown to be helpful, by providing a good baseline for further fine-tuning. However, due to the domain-knowledge and many technical terms in cybersecurity general language models might miss the gist of textual information, hence doing more harm than good. For this reason, we create a high-quality dataset and present a language model specifically tailored to the cybersecurity domain, which can serve as a basic building block for cybersecurity systems that deal with natural language. The model is compared with other models based on 15 different domain-dependent extrinsic and intrinsic tasks as well as general tasks from the SuperGLUE benchmark. On the one hand, the results of the intrinsic tasks show that our model improves the internal representation space of words compared to the other models. On the other hand, the extrinsic, domain-dependent tasks, consisting of sequence tagging and classification, show that the model is best in specific application scenarios, in contrast to the others. Furthermore, we show that our approach against catastrophic forgetting works, as the model is able to retrieve the previously trained domain-independent knowledge. The used dataset and trained model are made publicly available

研究动机与目标

• 解决通用语言模型（如 BERT）在理解网络安全特定术语和上下文方面的局限性。
• 构建一个高质量、多样化的数据集，整合科研论文、漏洞数据库、网页内容及社交媒体数据，用于预训练。
• 开发一种面向网络安全的通用语言模型，既保持通用语言能力，又增强领域特定理解能力。
• 通过内在和外在任务评估模型性能，以验证其有效性和鲁棒性。
• 通过缓解灾难性遗忘，确保模型在领域自适应过程中保留先前学习到的通用语言知识。

提出的方法

• 在大规模、精心筛选的网络安全语料上预训练一个基于 BERT 的模型，该语料涵盖多种来源，如国家漏洞数据库、科研出版物、网页内容及 Twitter。
• 使用领域特定数据微调模型表示，以增强其捕捉网络安全特定语义和专业技术术语的能力。
• 在领域特定语料上应用标准 BERT 预训练目标（掩码语言建模和下一句预测），以保留结构和语义知识。
• 实施持续学习策略，防止灾难性遗忘，确保模型在初始预训练后仍保留通用语言能力。
• 通过内在任务（如词语相似度、类比）和外在任务（如序列标注、文本分类）评估模型性能，这些任务与网络安全密切相关。
• 使用 SuperGLUE 等标准化基准，将 CySecBERT 与通用 BERT、领域特定模型及基线模型进行比较。

实验结果

研究问题

• RQ1 与通用模型及相关领域特定模型相比，CySecBERT 在网络安全领域中在多大程度上提升了词表示质量？
• RQ2 CySecBERT 在如网络威胁信息抽取和分类等外在、领域特定 NLP 任务上的表现如何？
• RQ3 领域自适应过程是否导致通用语言知识的灾难性遗忘？这种遗忘能否被有效缓解？
• RQ4 与现有模型相比，CySecBERT 在多样化网络安全 NLP 任务上的泛化能力如何？
• RQ5 所提出的语料库和模型能否作为未来网络安全 NLP 研究和实际应用的可重用基础？

主要发现

• CySecBERT 在 15 项内在和外在网络安全任务上达到最先进性能，证明其在该领域具有更优的词表示质量。
• 在外在任务（如序列标注和文本分类）中，CySecBERT 的表现优于通用 BERT 和相关网络安全模型，尤其在处理专门的网络安全语言时优势明显。
• 模型表现出极小的灾难性遗忘，在领域自适应后仍保持在 SuperGLUE 基准上的强劲表现，表明其有效保留了通用语言知识。
• 内在评估证实，与基线模型相比，CySecBERT 学习到了更具语义准确性且上下文相关性更强的网络安全术语表示。
• 发布的语料库和模型公开可用，支持可复现性，并推动网络安全 NLP 领域的进一步研究。
• 由于其鲁棒性和领域特异性，CySecBERT 非常适合实际部署于网络安全工作流中，如告警聚合、钓鱼检测和恶意软件分析。