論文の概要: Are Latent Vulnerabilities Hidden Gems for Software Vulnerability
Prediction? An Empirical Study
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.11105v1
- Date: Sat, 20 Jan 2024 03:36:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-23 18:09:10.015706
- Title: Are Latent Vulnerabilities Hidden Gems for Software Vulnerability
Prediction? An Empirical Study
- Title（参考訳）: 潜在的な脆弱性はソフトウェア脆弱性予測のための隠れジェムか?
実証的研究
- Authors: Triet H. M. Le, Xiaoning Du, M. Ali Babar
- Abstract要約: 潜伏脆弱な関数は、平均でSVの数を4倍増やし、5kの誤ラベル関数を修正できる。
ノイズにもかかわらず、最先端のSV予測モデルがそのような潜伏SVの利点を大いに享受できることが示される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.830367174383139
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Collecting relevant and high-quality data is integral to the development of
effective Software Vulnerability (SV) prediction models. Most of the current SV
datasets rely on SV-fixing commits to extract vulnerable functions and lines.
However, none of these datasets have considered latent SVs existing between the
introduction and fix of the collected SVs. There is also little known about the
usefulness of these latent SVs for SV prediction. To bridge these gaps, we
conduct a large-scale study on the latent vulnerable functions in two commonly
used SV datasets and their utilization for function-level and line-level SV
predictions. Leveraging the state-of-the-art SZZ algorithm, we identify more
than 100k latent vulnerable functions in the studied datasets. We find that
these latent functions can increase the number of SVs by 4x on average and
correct up to 5k mislabeled functions, yet they have a noise level of around
6%. Despite the noise, we show that the state-of-the-art SV prediction model
can significantly benefit from such latent SVs. The improvements are up to
24.5% in the performance (F1-Score) of function-level SV predictions and up to
67% in the effectiveness of localizing vulnerable lines. Overall, our study
presents the first promising step toward the use of latent SVs to improve the
quality of SV datasets and enhance the performance of SV prediction tasks.
- Abstract（参考訳）: 関連性の高い高品質なデータ収集は、効果的なソフトウェア脆弱性(sv)予測モデルの開発に不可欠である。
現在のSVデータセットのほとんどは、脆弱な関数や行を抽出するためにSV固定コミットに依存している。
しかし、これらのデータセットは、収集されたsvの導入と修正の間に潜むsvを考慮していない。
SV予測におけるこれらの潜伏SVの有用性についてはほとんど分かっていない。
これらのギャップを埋めるために、一般的に使われている2つのSVデータセットにおける潜在脆弱性関数とその関数レベルおよびラインレベルSV予測への利用について大規模な研究を行う。
最先端のSZZアルゴリズムを利用して、研究データセットで100万以上の潜在脆弱性関数を識別する。
これらの潜在関数は平均4倍のsv数を増加させ、5kの誤ラベル関数を補正できるが、ノイズレベルは約6%である。
ノイズにもかかわらず、最先端のSV予測モデルがそのような潜伏SVの利点を大いに発揮できることを示す。
改善点は、関数レベルのsv予測のパフォーマンス(f1-score)が最大24.5%、脆弱なラインをローカライズする効果が最大67%である。
本研究は,SVデータセットの品質向上と,SV予測タスクの性能向上を目的として,潜伏SVの利用に向けた第一歩を示す。
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