《MalwareTextDB:A Database for Annotated Malware Articles》阅读笔记

论文地址：http://aclweb.org/anthology/P17-1143

网络安全威胁和恶意软件需要逐步增加重视。本文构建了一个新的数据库，标注了恶意软件的文本。

标注示例

NLP的应用可以快速找到重要信息，这样可以帮助研究人员快速理解。文章还提出了三个任务：

1. 对句子进行分类，判断其是否对预测恶意软件行为是否有用

2. 对于给定的恶意软件相关的文本，预测token，relation和attribute labels。

3. 预测恶意软件的signature，只基于文本描述。