論文の概要: Software Supply Chain Vulnerabilities Detection in Source Code: Performance Comparison between Traditional and Quantum Machine Learning Algorithms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.08060v1
• Date: Wed, 31 May 2023 06:06:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-18 12:10:05.883676
• Title: Software Supply Chain Vulnerabilities Detection in Source Code: Performance Comparison between Traditional and Quantum Machine Learning Algorithms
• Title（参考訳）: ソースコードにおけるソフトウェアサプライチェーン脆弱性検出:従来の機械学習アルゴリズムと量子機械学習アルゴリズムの性能比較
• Authors: Mst Shapna Akter, Md Jobair Hossain Faruk, Nafisa Anjum, Mohammad Masum, Hossain Shahriar, Akond Rahman, Fan Wu, Alfredo Cuzzocrea
• Abstract要約: SSC攻撃は、下流の顧客をターゲットにしたソフトウェア製品の脆弱性につながる。 本稿では、量子ニューラルネットワーク(QNN)と従来のニューラルネットワーク(NN)の比較分析を行い、ClaMPとして知られるソフトウェアサプライチェーンアタックデータセットを用いた。 我々のゴールは、QNNとNNのパフォーマンスを区別し、実験を行うことであり、従来の量子にPennylaneとKerasをそれぞれ利用して、QNNとNNの2つの異なるモデルを開発することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.82923372621617
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The software supply chain (SSC) attack has become one of the crucial issues that are being increased rapidly with the advancement of the software development domain. In general, SSC attacks execute during the software development processes lead to vulnerabilities in software products targeting downstream customers and even involved stakeholders. Machine Learning approaches are proven in detecting and preventing software security vulnerabilities. Besides, emerging quantum machine learning can be promising in addressing SSC attacks. Considering the distinction between traditional and quantum machine learning, performance could be varies based on the proportions of the experimenting dataset. In this paper, we conduct a comparative analysis between quantum neural networks (QNN) and conventional neural networks (NN) with a software supply chain attack dataset known as ClaMP. Our goal is to distinguish the performance between QNN and NN and to conduct the experiment, we develop two different models for QNN and NN by utilizing Pennylane for quantum and TensorFlow and Keras for traditional respectively. We evaluated the performance of both models with different proportions of the ClaMP dataset to identify the f1 score, recall, precision, and accuracy. We also measure the execution time to check the efficiency of both models. The demonstration result indicates that execution time for QNN is slower than NN with a higher percentage of datasets. Due to recent advancements in QNN, a large level of experiments shall be carried out to understand both models accurately in our future research.
• Abstract（参考訳）: ソフトウェアサプライチェーン(SSC)攻撃は、ソフトウェア開発領域の進歩によって急速に増加している重要な問題の一つになっている。 一般的に、SSC攻撃はソフトウェア開発プロセス中に実行され、下流の顧客をターゲットにしたソフトウェア製品の脆弱性につながる。 機械学習アプローチは、ソフトウェアのセキュリティ脆弱性の検出と防止に有効である。 さらに、新興量子機械学習はSSC攻撃に対処する上で有望である。 従来の機械学習と量子機械学習の区別を考えると、実験データセットの比率によってパフォーマンスが変わる可能性がある。 本稿では,量子ニューラルネットワーク(QNN)と従来のニューラルネットワーク(NN)の比較分析を行い,ClaMPと呼ばれるソフトウェアサプライチェーン攻撃データセットを用いた。 我々の目標は、QNNとNNのパフォーマンスを区別し、実験を行うことであり、従来の量子にはPennylane、TensorFlowとKerasの2つの異なるモデルを開発することである。 クランプデータセットの比率が異なる両モデルの性能を評価し,f1スコア,リコール,精度,精度を同定した。 また、実行時間を測定し、両方のモデルの効率をチェックする。 その結果,QNNの実行時間は,データセットの割合が高いNNよりも遅いことがわかった。 近年のQNNの進歩により,今後の研究において,両モデルを正確に理解するための大規模な実験が実施される。

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