論文の概要: Detecting Misuse of Security APIs: A Systematic Review
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.08869v2
- Date: Tue, 25 Jun 2024 07:01:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-26 21:19:43.583830
- Title: Detecting Misuse of Security APIs: A Systematic Review
- Title（参考訳）: セキュリティAPIの誤用を検出する - システムレビュー
- Authors: Zahra Mousavi, Chadni Islam, M. Ali Babar, Alsharif Abuadbba, Kristen Moore,
- Abstract要約: セキュリティアプリケーションプログラミングインターフェース(API)は、ソフトウェアセキュリティの確保に不可欠である。
彼らの誤用は脆弱性を導入し、深刻なデータ漏洩と重大な財務損失につながる可能性がある。
本研究は,セキュリティAPIの誤用検出に関する文献を精査し,この重要な領域を包括的に理解する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.329280109719902
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Security Application Programming Interfaces (APIs) are crucial for ensuring software security. However, their misuse introduces vulnerabilities, potentially leading to severe data breaches and substantial financial loss. Complex API design, inadequate documentation, and insufficient security training often lead to unintentional misuse by developers. The software security community has devised and evaluated several approaches to detecting security API misuse to help developers and organizations. This study rigorously reviews the literature on detecting misuse of security APIs to gain a comprehensive understanding of this critical domain. Our goal is to identify and analyze security API misuses, the detection approaches developed, and the evaluation methodologies employed along with the open research avenues to advance the state-of-the-art in this area. Employing the systematic literature review (SLR) methodology, we analyzed 69 research papers. Our review has yielded (a) identification of 6 security API types; (b) classification of 30 distinct misuses; (c) categorization of detection techniques into heuristic-based and ML-based approaches; and (d) identification of 10 performance measures and 9 evaluation benchmarks. The review reveals a lack of coverage of detection approaches in several areas. We recommend that future efforts focus on aligning security API development with developers' needs and advancing standardized evaluation methods for detection technologies.
- Abstract（参考訳）: セキュリティアプリケーションプログラミングインターフェース(API)は、ソフトウェアセキュリティの確保に不可欠である。
しかし、その誤用は脆弱性を導入し、深刻なデータ漏洩と重大な財務損失につながる可能性がある。
複雑なAPI設計、不十分なドキュメント、不十分なセキュリティトレーニングは、しばしば開発者が意図しない誤用を引き起こす。
ソフトウェアセキュリティコミュニティは、開発者や組織を支援するために、セキュリティAPIの誤用を検出するためのいくつかのアプローチを考案し、評価した。
本研究は,セキュリティAPIの誤用検出に関する文献を精査し,この重要な領域を包括的に理解する。
我々のゴールは、セキュリティAPIの誤用、検出手法の開発、そしてこの分野の最先端技術を推進するためのオープンな研究手法と併用する評価手法を特定し、分析することである。
体系的文献レビュー(SLR)手法を用いて,69の論文を分析した。
私たちのレビューは結末をたどった
(a)6種類のセキュリティAPIの識別
b) 30の異なる誤用の分類
(c)検出技術のヒューリスティックベースおよびMLベースアプローチへの分類、及び
(d) 評価基準は10項目, 評価基準は9項目であった。
レビューでは、いくつかの領域における検出アプローチのカバレッジの欠如が明らかにされている。
今後の取り組みは,セキュリティAPI開発と開発者のニーズの整合性,および検出テクノロジの標準化評価手法の進歩に重点を置くことを推奨する。
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