論文の概要: The current state of security -- Insights from the German software industry
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.08436v3
- Date: Wed, 27 Mar 2024 21:13:09 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-29 20:52:50.499649
- Title: The current state of security -- Insights from the German software industry
- Title（参考訳）: セキュリティの現状 -- ドイツのソフトウェア産業からの洞察
- Authors: Timo Langstrof, Alex R. Sabau,
- Abstract要約: 本稿では,本稿で論じられたセキュアなソフトウェア開発の主な考え方について概説する。
実施に関するデータセットは、20社による質的なインタビュー調査を通じて収集される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: These days, software development and security go hand in hand. Numerous techniques and strategies are discussed in the literature that can be applied to guarantee the incorporation of security into the software development process. In this paper the main ideas of secure software development that have been discussed in the literature are outlined. Next, a dataset on implementation in practice is gathered through a qualitative interview research involving 20 companies. Trends and correlations in this dataset are found and contrasted with theoretical ideas from the literature. The results show that the organizations that were polled are placing an increasing focus on security. Although the techniques covered in the literature are being used in the real world, they are frequently not fully integrated into formal, standardized processes. The insights gained from our research lay the groundwork for future research, which can delve deeper into specific elements of these methods to enhance our understanding of their application in real-world scenarios.
- Abstract（参考訳）: 最近では、ソフトウェア開発とセキュリティが手を差し伸べています。
ソフトウェア開発プロセスにセキュリティが組み込まれることを保証するために、多くの技術と戦略が適用可能な文献で議論されている。
本稿では,本稿で論じられているセキュアなソフトウェア開発の主な考え方を概説する。
次に、20社による質的なインタビュー調査を通じて、実際に実施されているデータセットを収集する。
このデータセットの傾向と相関は文献の理論的考えと対比される。
その結果、世論調査を受けた組織は、セキュリティに重点を置いていることがわかった。
文献に書かれている技術は現実世界で使われているが、形式化された標準化されたプロセスに完全には統合されていないことが多い。
私たちの研究から得られた洞察は、これらの手法の特定の要素を深く掘り下げて、現実のシナリオにおけるアプリケーションの理解を深める、将来の研究の土台となった。
関連論文リスト
- Security of Language Models for Code: A Systematic Literature Review [22.046891149121812]
CodeLM(Code Language Model for Code)は、コード関連のタスクのための強力なツールとして登場した言語モデルである。
CodeLMはセキュリティ上の脆弱性の影響を受けやすく、ソフトウェア工学、人工知能、サイバーセキュリティといった分野から研究の注目を集めている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-21T04:27:41Z) - Security Challenges of Complex Space Applications: An Empirical Study [0.0]
複雑な宇宙アプリケーションの開発と管理におけるセキュリティ上の課題について検討する。
インタビューでは、ソフトウェアアーティファクトの検証、デプロイされたアプリケーションの検証、セキュリティ障害の単一ポイント、信頼されたステークホルダによるデータ改ざんという、4つの重要なセキュリティ課題について論じています。
私は、宇宙や防衛産業におけるソフトウェア完全性検証のより良い方法を可能にする新しいDevSecOps戦略、プラクティス、ツールの今後の研究を提案します。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-15T10:02:46Z) - CodeLMSec Benchmark: Systematically Evaluating and Finding Security
Vulnerabilities in Black-Box Code Language Models [58.27254444280376]
自動コード生成のための大規模言語モデル(LLM)は、いくつかのプログラミングタスクにおいてブレークスルーを達成した。
これらのモデルのトレーニングデータは、通常、インターネット(例えばオープンソースのリポジトリから)から収集され、障害やセキュリティ上の脆弱性を含む可能性がある。
この不衛生なトレーニングデータは、言語モデルにこれらの脆弱性を学習させ、コード生成手順中にそれを伝播させる可能性がある。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-02-08T11:54:07Z) - Evaluating Model-free Reinforcement Learning toward Safety-critical
Tasks [70.76757529955577]
本稿では、国家安全RLの観点から、この領域における先行研究を再考する。
安全最適化と安全予測を組み合わせた共同手法であるUnrolling Safety Layer (USL)を提案する。
この領域のさらなる研究を容易にするため、我々は関連するアルゴリズムを統一パイプラインで再現し、SafeRL-Kitに組み込む。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-12-12T06:30:17Z) - Semantic Similarity-Based Clustering of Findings From Security Testing
Tools [1.6058099298620423]
特に、複数の観点からソフトウェアアーチファクトを検査した後、レポートを生成する自動セキュリティテストツールを使用するのが一般的である。
これらの重複した発見を手動で識別するには、セキュリティ専門家は時間、努力、知識といったリソースを投資する必要がある。
本研究では,意味論的に類似したセキュリティ発見のクラスタリングに自然言語処理を適用する可能性について検討した。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-11-20T19:03:19Z) - Security and Safety Aspects of AI in Industry Applications [0.0]
今後5～10年で業界に影響を及ぼすであろう機械学習の安全性とセキュリティの領域における課題を要約する。
安全およびセキュリティ関連ドメインの根底にある問題の報告、例えば、敵攻撃はアーリーアダプターを不安定にしている。
現実の応用可能性の問題は、これらの技術を適用するリスクを評価することにある。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-07-16T16:41:00Z) - Deep Learning Schema-based Event Extraction: Literature Review and
Current Trends [60.29289298349322]
ディープラーニングに基づくイベント抽出技術が研究ホットスポットとなっている。
本稿では,ディープラーニングモデルに焦点をあて,最先端のアプローチを見直し,そのギャップを埋める。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-07-05T16:32:45Z) - Benchmarks for Deep Off-Policy Evaluation [152.28569758144022]
我々は,政策外の評価のベンチマークに使用できるポリシーの集合を提案する。
私たちのベンチマークの目標は、一連の原則から動機付けられた進歩の標準化された尺度を提供することです。
この領域における今後の研究を促進するために、当社のデータとコードに対するオープンソースアクセスを提供しています。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-03-30T18:09:33Z) - A Survey of Deep Learning Approaches for OCR and Document Understanding [68.65995739708525]
我々は、英語で書かれた文書の文書理解のための様々な手法をレビューする。
文献に現れる方法論を集約し,この領域を探索する研究者の跳躍点として機能させる。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-11-27T03:05:59Z) - Dos and Don'ts of Machine Learning in Computer Security [74.1816306998445]
大きな可能性にもかかわらず、セキュリティにおける機械学習は、パフォーマンスを損なう微妙な落とし穴を引き起こす傾向がある。
我々は,学習ベースのセキュリティシステムの設計,実装,評価において共通の落とし穴を特定する。
我々は,落とし穴の回避や軽減を支援するために,研究者を支援するための実用的な勧告を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-19T13:09:31Z) - Cyber Security Behaviour In Organisations [0.0]
このレビューでは、組織における日々のサイバーセキュリティの文脈における学術的・政策的な文献について考察する。
サイバーセキュリティの実践方法に影響を与える4つの行動セットを特定します。
これらは、セキュリティポリシ、グループ間の調整と通信、フィッシング/メールの動作、パスワードの動作に準拠する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-04-24T14:17:46Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。