一种基于Transformer模型的智能漏洞特征推荐方法

本发明提供了一种基于Transformer模型的智能漏洞特征推荐方法，涉及欺骗防御资源部署技术领域。该方法包括以下步骤：基于多种开源漏洞库获取初始漏洞信息，进行信息整理分类获取漏洞编号，并基于自动化动态爬虫补充所述漏洞编号对应的漏洞信息；基于BM25算法对所述漏洞信息和目标服务系统的版本信息进行语义相关度粗检索获取检索知识库，基于Transformer模型对所述检索知识库和所述版本信息进行向量化获得向量化数据，基于FAISS算法对所述向量化数据进行向量相似度精检索获取最优漏洞特征。本发明提供的智能漏洞特征推荐方法，补充了漏洞仿真时漏洞信息的数量，并与目标服务系统的版本信息相结合推荐最优漏洞特征，提高了漏洞欺骗成功率。