УДОСКОНАЛЕННЯ ПІДХОДУ ДО ПОБУДОВИ УНІФІКОВАНОГО ГРАФУ ЗНАНЬ НА ОСНОВІ ВІДОМИХ ПУБЛІЧНИХ КАТАЛОГІВ В СФЕРІ БЕЗПЕКИ ПРОГРАМНОГО ТА АПАРАТНОГО ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ ДЛЯ ЗАДАЧ ВАЛІДАЦІЇ

Автор(и)

DOI:

https://doi.org/10.28925/2663-4023.2026.35.1449

Ключові слова:

граф знань, онтологія, вразливості програмного та апаратного забезпечення, походження даних, валідація, CVE, CWE, CAPEC, ATT&CK

Анотація

Існує чотири відомі публічні каталоги, які описують безпеку програмного та апаратного забезпечення: CVE List реєструє вразливості, CWE узагальнює вразливості через типові слабкі місця (слабкості) проєктування та реалізації інформаційних систем, CAPEC описує шаблони атак, а ATT&CK – техніки зловмисників. Побудова уніфікованого графу знань, що поєднує їх, дозволяє пройти від запису про вразливість до техніки виконання атаки, зумовленою цією вразливістю. Проте більшість відомих підходів до побудови графів не враховують додаткової інформації, яку публікують каталоги: автора мітки вразливості, тип контейнера запису, напрямки зв’язків між каталогами, ієрархію звʼязків CWE та версію релізу. Мета статті – побудувати онтологію узагальненого графу знань цих каталогів, яка максимально точно відображає наявну інформацію та зв’язки між різними сутностями. В основу підходу покладено принцип семантичного перенесення (lifting): кожне міжкаталогове посилання конвертується в RDF із повним збереженням напрямку, авторства, версії релізу та супутніх полів джерела, без генерації штучних фактів. Зазначений принцип реалізується через наступні правила. Звʼязок, який описується додатковими метаданими в каталозі, є вузлом, а не ребром. Забороняється автоматична генерація зворотнього симетричного зв’язку у випадку його відсутності в оригінальних каталогах. Технічна реалізація зазначених вимог забезпечується інструментами SHACL через чотири перевірки: форми, тотожність знімка, перевірка повноти відтворення, контроль неперенесених даних, що верифікують коректність перенесення. Удосконалена модель графу знань дозволяє виявляти різного роду неузгодженості: у частині записів власник і авторизований публікатор даних призначають різні вразливості; зіставлення CAPEC з ATT&CK і посилання ATT&CK на CAPEC не мають жодної спільної пари; частина вразливостей має різних батьків у різних поданнях (view) CWE, що дозволяє її використання для задач валідації. В той самий час існуючі моделі графу знань, побудовані на даних тих самих каталогів дозволяють виконувати лише обхід. Код, онтологія, форми та запити опубліковані у відкритому репозиторії.

Завантаження

Дані завантаження ще не доступні.

Посилання

CVE Program. (2026). CVE List V5 and the CVE JSON 5 Record Format. https://github.com/CVEProject/cvelistV5

The MITRE Corporation. (2026). Common Weakness Enumeration (CWE). https://cwe.mitre.org/

The MITRE Corporation. (2023). Common Attack Pattern Enumerations and Classifications (CAPEC). https://capec.mitre.org/

The MITRE Corporation. (2026). MITRE ATT&CK Enterprise, STIX 2.1 Bundle. https://github.com/mitre-attack/attack-stix-data

OASIS Cyber Threat Intelligence Technical Committee. (2021). STIX Version 2.1 (OASIS Standard). OASIS. https://docs.oasis-open.org/cti/stix/v2.1/stix-v2.1.html

Syed, Z., Padia, A., Finin, T., Mathews, L., & Joshi, A. (2016). UCO: A Unified Cybersecurity Ontology. In AAAI Workshop on Artificial Intelligence for Cyber Security. AAAI Press.

Iannacone, M., Bohn, S., Nakamura, G., Gerth, J., Huffer, K., Bridges, R., Ferragut, E., & Goodall, J. (2015). Developing an Ontology for Cyber Security Knowledge Graphs. In Proceedings of the 10th Annual Cyber and Information Security Research Conference (CISRC) (pp. 1–4). ACM. https://doi.org/10.1145/2746266.2746278

Kiesling, E., Ekelhart, A., Kurniawan, K., & Ekaputra, F. (2019). The SEPSES Knowledge Graph: An Integrated Resource for Cybersecurity. In The Semantic Web – ISWC 2019 (pp. 198–214). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-030-30796-7_13

Knublauch, H. & Kontokostas, D. (2017). Shapes Constraint Language (SHACL) (W3C Recommendation). W3C. https://www.w3.org/TR/shacl/

Hemberg, E., Turner, M. J., Rutar, N., & O'Reilly, U.-M. (2024). Enhancements to Threat, Vulnerability, and Mitigation Knowledge for Cyber Analytics, Hunting, and Simulations. Digital Threats: Research and Practice, 5(1), 1–33. https://doi.org/10.1145/3615668

Hemberg, E., Kelly, J., Shlapentokh-Rothman, M., Reinstadler, B., Xu, K., Rutar, N., & O'Reilly, U.-M. (2020). Linking Threat Tactics, Techniques, and Patterns with Defensive Weaknesses, Vulnerabilities and Affected Platform Configurations for Cyber Hunting. arXiv preprint arXiv:2010.00533.

Brazhuk, A. (2021). Towards Automation of Threat Modeling Based on a Semantic Model of Attack Patterns and Weaknesses. arXiv preprint arXiv:2112.04231.

Egaña Aranguren, M., Fernández-Breis, J. T., Leon Balentzia, B., Rompe, M., & García Castro, A. (2026). A Comprehensive View of Software Vulnerability Risks through Enterprise Knowledge Graphs. Computers & Security, 163, 104815. https://doi.org/10.1016/j.cose.2025.104815

Hernández, D., Hogan, A., & Krötzsch, M. (2015). Reifying RDF: What Works Well With Wikidata? In Proceedings of the 11th International Workshop on Scalable Semantic Web Knowledge Base Systems (SSWS 2015).

Carroll, J. J., Bizer, C., Hayes, P., & Stickler, P. (2005). Named Graphs, Provenance and Trust. In Proceedings of the 14th International Conference on World Wide Web (WWW '05) (pp. 613). ACM. https://doi.org/10.1145/1060745.1060835

Kuhn, T. & Dumontier, M. (2014). Trusty URIs: Verifiable, Immutable, and Permanent Digital Artifacts for Linked Data. In The Semantic Web: Trends and Challenges (ESWC 2014) (pp. 395–410). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-319-07443-6_27

Downloads


Переглядів анотації: 0

Опубліковано

2026-10-26

Як цитувати

Осійчук, І., Загородна, Н., & Ярема, О. (2026). УДОСКОНАЛЕННЯ ПІДХОДУ ДО ПОБУДОВИ УНІФІКОВАНОГО ГРАФУ ЗНАНЬ НА ОСНОВІ ВІДОМИХ ПУБЛІЧНИХ КАТАЛОГІВ В СФЕРІ БЕЗПЕКИ ПРОГРАМНОГО ТА АПАРАТНОГО ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ ДЛЯ ЗАДАЧ ВАЛІДАЦІЇ. Електронне фахове наукове видання «Кібербезпека: освіта, наука, техніка», 3(35), 657–667. https://doi.org/10.28925/2663-4023.2026.35.1449