論文の概要: Using Machine Learning To Identify Software Weaknesses From Software Requirement Specifications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.05558v1
• Date: Thu, 10 Aug 2023 13:19:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-23 14:41:41.546450
• Title: Using Machine Learning To Identify Software Weaknesses From Software Requirement Specifications
• Title（参考訳）: 機械学習を使ってソフトウェアの弱点をソフトウェア要求仕様から識別する
• Authors: Mounika Vanamala, Sean Loesch and Alexander Caravella
• Abstract要約: 本研究は、要求仕様からソフトウェア弱点を特定するための効率的な機械学習アルゴリズムを見つけることに焦点を当てる。 ProMISE_exp. Naive Bayes、サポートベクターマシン(SVM)、決定木、ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)アルゴリズムをテストした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.1574468325115
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Secure software engineering is crucial but can be time-consuming; therefore, methods that could expedite the identification of software weaknesses without reducing the process efficacy would benefit the software engineering industry and thus benefit modern life. This research focuses on finding an efficient machine learning algorithm to identify software weaknesses from requirement specifications. The research uses the CWE repository and PROMISE exp dataset for training. Keywords extracted using latent semantic analysis help map the CWE categories to PROMISE_exp. Naive Bayes, support vector machine (SVM), decision trees, neural network, and convolutional neural network (CNN) algorithms were tested, with SVM and neural network producing reliable results. The research is unique contribution lies in the mapping technique and algorithm selection. It serves as a valuable reference for the secure software engineering community seeking to expedite the development lifecycle without compromising efficacy. Future work involves testing more algorithms, optimizing existing ones, and improving the training sets accuracy.
• Abstract（参考訳）: セキュアなソフトウェアエンジニアリングは不可欠だが、時間を要する可能性がある。そのため、プロセスの有効性を減らさずに、ソフトウェア弱点の特定を迅速化できる手法は、ソフトウェアエンジニアリング産業に恩恵を与え、現代の生活に利益をもたらす。 本研究は、要求仕様からソフトウェア弱点を特定するための効率的な機械学習アルゴリズムを見つけることに焦点を当てる。 この研究は、トレーニングにCWEリポジトリとPROMISE expデータセットを使用している。 潜在意味分析を用いて抽出されたキーワードは、CWEカテゴリを PROMISE_exp にマッピングするのに役立つ。 naive bayes, support vector machine (svm), decision tree, neural network, and convolutional neural network (cnn) アルゴリズムがテストされ,svmとニューラルネットワークは信頼性の高い結果を生成する。 研究のユニークな貢献は、マッピング技術とアルゴリズムの選択にある。 これは、有効性を損なうことなく開発ライフサイクルを迅速化しようとするセキュアなソフトウェアエンジニアリングコミュニティにとって、貴重な参考になる。 今後の作業には、より多くのアルゴリズムのテスト、既存のアルゴリズムの最適化、トレーニングセットの精度向上が含まれる。

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