論文の概要: DeepCVA: Automated Commit-level Vulnerability Assessment with Deep Multi-task Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.08041v1
• Date: Wed, 18 Aug 2021 08:43:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-19 21:21:07.698795
• Title: DeepCVA: Automated Commit-level Vulnerability Assessment with Deep Multi-task Learning
• Title（参考訳）: DeepCVA: 深層マルチタスク学習によるコミットレベルの脆弱性自動評価
• Authors: Triet H. M. Le, David Hin, Roland Croft, M. Ali Babar
• Abstract要約: 本稿では、7つのコミットレベルの脆弱性評価タスクを同時に自動化する新しいDeep Multi-task Learning Model、DeepCVAを提案する。 実際のソフトウェアプロジェクト246のプロジェクトで,542の異なるSVを含む1,229の脆弱性コントリビュートコミットに対して大規模な実験を行った。 DeepCVAは、多くの教師なしベースラインモデルよりも38%から59.8%高いマシューズ相関係数を持つ最高の性能モデルである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: It is increasingly suggested to identify Software Vulnerabilities (SVs) in code commits to give early warnings about potential security risks. However, there is a lack of effort to assess vulnerability-contributing commits right after they are detected to provide timely information about the exploitability, impact and severity of SVs. Such information is important to plan and prioritize the mitigation for the identified SVs. We propose a novel Deep multi-task learning model, DeepCVA, to automate seven Commit-level Vulnerability Assessment tasks simultaneously based on Common Vulnerability Scoring System (CVSS) metrics. We conduct large-scale experiments on 1,229 vulnerability-contributing commits containing 542 different SVs in 246 real-world software projects to evaluate the effectiveness and efficiency of our model. We show that DeepCVA is the best-performing model with 38% to 59.8% higher Matthews Correlation Coefficient than many supervised and unsupervised baseline models. DeepCVA also requires 6.3 times less training and validation time than seven cumulative assessment models, leading to significantly less model maintenance cost as well. Overall, DeepCVA presents the first effective and efficient solution to automatically assess SVs early in software systems.
• Abstract（参考訳）: コードのコミットでソフトウェア脆弱性(svs)を特定し、潜在的なセキュリティリスクを早期に警告することが推奨されている。 しかしながら、SVのエクスプロイラビリティ、影響、重症度に関するタイムリーな情報を提供するために、検出直後の脆弱性提供コミットを評価する努力が不足している。 このような情報は、特定されたsvの緩和を計画し優先順位付けするために重要である。 CVSS(Common Vulnerability Scoring System)メトリクスに基づいて、7つのコミットレベルの脆弱性評価タスクを同時に自動化するための,新しいマルチタスク学習モデルであるDeepCVAを提案する。 実世界246のソフトウェアプロジェクトにおいて,542の異なるSVを含む1,229の脆弱性提供コミットに対して大規模な実験を行い,本モデルの有効性と効率を評価する。 DeepCVAは、多くの教師なしベースラインモデルよりも38%から59.8%高いマシューズ相関係数を持つ最高の性能モデルであることを示す。 また、DeepCVAは7つの累積評価モデルよりも6.3倍のトレーニングと検証時間を必要とし、モデルのメンテナンスコストも大幅に削減される。 全体として、DeepCVAはソフトウェアシステムの早期にSVを自動的に評価する、最も効果的で効率的なソリューションである。

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