Mapping CVEs to MITRE ATT&CK Techniques: A Curated Gold-Set Classifier and the Limits of LLM-Assisted Label Expansion

• 类型：arxiv
• 标识：2607.25572
• 链接：https://arxiv.org/abs/2607.25572
• 主分类：rag
• 形态：method
• 被引：0
• 被引来源：Semantic Scholar + OpenAlex
• S2被引：0
• OpenAlex被引：0
• 影响力被引：0
• TLDR：A multi-label classifier is trained on a curated gold dataset of 1,207 CVEs from expert MITRE Center for Threat-Informed Defense mappings, indicating that the classifier is limited by label quality rather than dataset size.
• OpenAlex ID：W7171706960
• OpenAlex DOI：10.48550/arxiv.2607.25572
• DOI：10.48550/arxiv.2607.25572
• DOI来源：OpenAlex
• 开放获取：green
• 开放获取链接：https://doi.org/10.48550/arxiv.2607.25572
• OpenAlex更新：2026-08-25
• 待LLM分类：否
• 标题中文：将 CVE 映射到 MITRE ATT&CK 技术：精选金标准分类器与 LLM 辅助标签扩展的局限
• TLDR中文：本文在由专家级 MITRE Center for Threat-Informed Defense 标注构成的、包含 1,207 条 CVE 的精选 gold 数据集上训练多标签分类器，结果表明该分类器受限于标签质量而非数据规模。
• 来源文件：
• /inbox/tom/_candidates/2026-07-29-agent-rag-longcontext-candidates.json
• [S2 enrich]
• [OpenAlex backfill]