論文の概要: Towards an Improved Understanding of Software Vulnerability Assessment Using Data-Driven Approaches

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.11708v3
• Date: Tue, 20 Jun 2023 08:56:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-22 05:57:35.146994
• Title: Towards an Improved Understanding of Software Vulnerability Assessment Using Data-Driven Approaches
• Title（参考訳）: データ駆動アプローチによるソフトウェア脆弱性評価の理解向上に向けて
• Authors: Triet H. M. Le
• Abstract要約: この論文は、ソフトウェア脆弱性評価のための知識と自動化のサポートを提供することによって、ソフトウェアセキュリティの分野を前進させる。 主な貢献は、知識の体系化と、新しいデータ駆動技術群である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The thesis advances the field of software security by providing knowledge and automation support for software vulnerability assessment using data-driven approaches. Software vulnerability assessment provides important and multifaceted information to prevent and mitigate dangerous cyber-attacks in the wild. The key contributions include a systematisation of knowledge, along with a suite of novel data-driven techniques and practical recommendations for researchers and practitioners in the area. The thesis results help improve the understanding and inform the practice of assessing ever-increasing vulnerabilities in real-world software systems. This in turn enables more thorough and timely fixing prioritisation and planning of these critical security issues.
• Abstract（参考訳）: 論文は、データ駆動アプローチを用いたソフトウェア脆弱性評価の知識と自動化サポートを提供することで、ソフトウェアセキュリティの分野を前進させる。 ソフトウェア脆弱性評価は、野生の危険なサイバー攻撃を防ぎ、緩和するために重要かつ多面的な情報を提供する。 主な貢献は、知識の体系化と、新しいデータ駆動技術と、この分野の研究者や実践者のための実践的なレコメンデーションである。 この論文は、現実世界のソフトウェアシステムにおける脆弱性を継続的に評価するプラクティスの理解とインフォメーションを改善するのに役立つ。 これにより、これらの重要なセキュリティ問題の優先順位付けと計画をより徹底的かつタイムリーに修正することができる。

関連論文リスト

• Bringing Order Amidst Chaos: On the Role of Artificial Intelligence in Secure Software Engineering [0.0]
  進化を続ける技術的景観は、機会と脅威の両方を提供し、カオスと秩序が競合する動的な空間を作り出す。 セキュアなソフトウェアエンジニアリング(SSE)は、ソフトウェアシステムを危険にさらす脆弱性に継続的に対処しなければならない。 この論文は、AIの精度に影響を与えるドメイン固有の違いに対処することで、SSEのカオスに秩序をもたらすことを目指している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-09T11:38:58Z)
• Open Problems in Machine Unlearning for AI Safety [61.43515658834902]
  特定の種類の知識を選択的に忘れたり、抑圧したりするマシンアンラーニングは、プライバシとデータ削除タスクの約束を示している。 本稿では,アンラーニングがAI安全性の包括的ソリューションとして機能することを防止するための重要な制約を特定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-09T03:59:10Z)
• Resilient Cloud cluster with DevSecOps security model, automates a data analysis, vulnerability search and risk calculation [0.0]
  この記事では、Webアプリケーションをデプロイする主な方法、製品開発の全段階における情報セキュリティのレベルを高める方法について紹介する。 クラウドクラスタはTerraformとJenkinsパイプラインを使用してデプロイされ、脆弱性のプログラムコードをチェックする。 リスクと損失を計算するアルゴリズムは、統計データとFAIR情報リスク評価手法の概念に基づいている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-15T13:11:48Z)
• ChatNVD: Advancing Cybersecurity Vulnerability Assessment with Large Language Models [0.46873264197900916]
  本稿では,Large Language Models (LLMs) のソフトウェア脆弱性評価への応用について検討する。 我々は,OpenAIによるGPT-4o mini,MetaによるLlama 3,GoogleによるGemini 1.5 Proの3つの著名なLCMを利用して,ChatNVDの3つの変種を開発した。 それらの有効性を評価するために,一般的なセキュリティ脆弱性質問を含む包括的アンケートを用いて,これらのモデルの比較分析を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-06T03:45:49Z)
• Charting a Path to Efficient Onboarding: The Role of Software Visualization [49.1574468325115]
  本研究は,ソフトウェアビジュアライゼーションツールを用いたマネージャ,リーダ,開発者の親しみやすさを探求することを目的としている。 本手法は, 質問紙調査と半構造化面接を用いて, 実践者から収集したデータの量的, 質的分析を取り入れた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-17T21:30:45Z)
• Software Repositories and Machine Learning Research in Cyber Security [0.0]
  堅牢なサイバーセキュリティ防衛の統合は、ソフトウェア開発のあらゆる段階において不可欠になっている。 ソフトウェア要件プロセスにおけるこれらの初期段階の脆弱性の検出にトピックモデリングと機械学習を活用する試みが実施されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-01T17:46:07Z)
• Leveraging Traceability to Integrate Safety Analysis Artifacts into the Software Development Process [51.42800587382228]
  安全保証ケース(SAC)は、システムの進化中に維持することが困難である。 本稿では,ソフトウェアトレーサビリティを活用して,関連するシステムアーチファクトを安全解析モデルに接続する手法を提案する。 安全ステークホルダーがシステム変更が安全性に与える影響を分析するのに役立つように、システム変更の合理性を設計する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-14T16:03:27Z)
• Perspectives on risk prioritization of data center vulnerabilities using rank aggregation and multi-objective optimization [4.675433981885177]
  Reviewは、脆弱性ランキング技術の調査と、脆弱性のリスク優先順位付けの管理において、多目的最適化がどのように役立つかについての議論を促進することを目的としている。 この作業の主な貢献は、一般的には調査されていないが、脆弱性を優先順位付けし、より良い時間管理とセキュリティ向上を可能にする有望な戦略として、多目的最適化を指摘することである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-12T11:10:22Z)
• VELVET: a noVel Ensemble Learning approach to automatically locate VulnErable sTatements [62.93814803258067]
  本稿では,ソースコード中の脆弱な文を見つけるための新しいアンサンブル学習手法であるVELVETを提案する。 我々のモデルは、グラフベースとシーケンスベースニューラルネットワークを組み合わせて、プログラムグラフの局所的およびグローバル的コンテキストを捕捉する。 VELVETは、合成データと実世界のデータに対して、それぞれ99.6%と43.6%の精度を達成している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-20T22:45:27Z)
• Dataset Security for Machine Learning: Data Poisoning, Backdoor Attacks, and Defenses [150.64470864162556]
  この作業は体系的に分類され、幅広いデータセット脆弱性とエクスプロイトを議論する。 様々な毒とバックドアの脅威モデルとそれらの関係を記述することに加えて,それらの統一分類法を展開する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-18T22:38:47Z)
• Dos and Don'ts of Machine Learning in Computer Security [74.1816306998445]
  大きな可能性にもかかわらず、セキュリティにおける機械学習は、パフォーマンスを損なう微妙な落とし穴を引き起こす傾向がある。 我々は,学習ベースのセキュリティシステムの設計,実装,評価において共通の落とし穴を特定する。 我々は,落とし穴の回避や軽減を支援するために,研究者を支援するための実用的な勧告を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-19T13:09:31Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。