論文の概要: Malicious Package Detection in NPM and PyPI using a Single Model of Malicious Behavior Sequence

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.02637v1
• Date: Wed, 6 Sep 2023 00:58:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-23 09:05:13.791681
• Title: Malicious Package Detection in NPM and PyPI using a Single Model of Malicious Behavior Sequence
• Title（参考訳）: 悪意行動系列の単一モデルを用いたnpmおよびpypiにおける悪意パッケージ検出
• Authors: Junan Zhang, Kaifeng Huang, Bihuan Chen, Chong Wang, Zhenhao Tian, Xin Peng
• Abstract要約: パッケージレジストリ NPM と PyPI は悪意のあるパッケージで溢れている。 既存の悪意あるNPMとPyPIパッケージ検出アプローチの有効性は、2つの課題によって妨げられている。 我々は,NPMとPyPIの悪意あるパッケージを検出するためにCerebroを提案し,実装する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.991922551051611
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Open-source software (OSS) supply chain enlarges the attack surface, which makes package registries attractive targets for attacks. Recently, package registries NPM and PyPI have been flooded with malicious packages. The effectiveness of existing malicious NPM and PyPI package detection approaches is hindered by two challenges. The first challenge is how to leverage the knowledge of malicious packages from different ecosystems in a unified way such that multi-lingual malicious package detection can be feasible. The second challenge is how to model malicious behavior in a sequential way such that maliciousness can be precisely captured. To address the two challenges, we propose and implement Cerebro to detect malicious packages in NPM and PyPI. We curate a feature set based on a high-level abstraction of malicious behavior to enable multi-lingual knowledge fusing. We organize extracted features into a behavior sequence to model sequential malicious behavior. We fine-tune the BERT model to understand the semantics of malicious behavior. Extensive evaluation has demonstrated the effectiveness of Cerebro over the state-of-the-art as well as the practically acceptable efficiency. Cerebro has successfully detected 306 and 196 new malicious packages in PyPI and NPM, and received 385 thank letters from the official PyPI and NPM teams.
• Abstract（参考訳）: オープンソースソフトウェア(OSS)サプライチェーンは攻撃面を拡大し、パッケージレジストリが攻撃対象を魅力的なものにする。 最近、パッケージレジストリNPMとPyPIは悪意のあるパッケージで溢れている。 既存の悪意あるNPMとPyPIパッケージ検出アプローチの有効性は、2つの課題によって妨げられている。 最初の課題は、異なるエコシステムからの悪意あるパッケージの知識を統一的に活用して、多言語で悪意のあるパッケージ検出を可能にする方法である。 第2の課題は、悪意を正しく捉えられるように、順次に悪意のある行動をモデル化する方法である。 この2つの課題に対処するため,NPMとPyPIの悪意のあるパッケージを検出するためにCerebroを提案する。 我々は,悪意のある行動のハイレベルな抽象化に基づく特徴セットをキュレートし,多言語知識の融合を可能にする。 抽出した特徴を行動シーケンスに整理し、逐次的悪意のある行動のモデル化を行う。 悪意ある振る舞いのセマンティクスを理解するためにBERTモデルを微調整する。 広範囲な評価は、Cerebroの最先端技術に対する効果と現実的に許容できる効率を実証している。 Cerebroは、PyPIとNPMで306と196の新しい悪意のあるパッケージを検出し、公式のPyPIとNPMチームから385の感謝状を受け取った。

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