論文の概要: Profile of Vulnerability Remediations in Dependencies Using Graph
Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.04989v1
- Date: Fri, 8 Mar 2024 02:01:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-11 21:14:47.996775
- Title: Profile of Vulnerability Remediations in Dependencies Using Graph
Analysis
- Title（参考訳）: グラフ解析による依存関係の脆弱性修復のプロファイル
- Authors: Fernando Vera and Palina Pauliuchenka and Ethan Oh and Bai Chien Kao
and Louis DiValentin and David A. Bader
- Abstract要約: 本研究では,グラフ解析手法と改良型グラフ注意畳み込みニューラルネットワーク(GAT)モデルを提案する。
制御フローグラフを分析して、脆弱性の修正を目的とした依存性のアップグレードから発生するアプリケーションの変更をプロファイルします。
結果は、コード脆弱性のリレーショナルダイナミクスに関する微妙な洞察を提供する上で、強化されたGATモデルの有効性を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.35284812745255
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This research introduces graph analysis methods and a modified Graph
Attention Convolutional Neural Network (GAT) to the critical challenge of open
source package vulnerability remediation by analyzing control flow graphs to
profile breaking changes in applications occurring from dependency upgrades
intended to remediate vulnerabilities. Our approach uniquely applies node
centrality metrics -- degree, norm, and closeness centrality -- to the GAT
model, enabling a detailed examination of package code interactions with a
focus on identifying and understanding vulnerable nodes, and when dependency
package upgrades will interfere with application workflow. The study's
application on a varied dataset reveals an unexpected limited
inter-connectivity of vulnerabilities in core code, thus challenging
established notions in software security. The results demonstrate the
effectiveness of the enhanced GAT model in offering nuanced insights into the
relational dynamics of code vulnerabilities, proving its potential in advancing
cybersecurity measures. This approach not only aids in the strategic mitigation
of vulnerabilities but also lays the groundwork for the development of
sophisticated, sustainable monitoring systems for the evaluation of work effort
for vulnerability remediation resulting from open source software. The insights
gained from this study mark a significant advancement in the field of package
vulnerability analysis and cybersecurity.
- Abstract（参考訳）: 本研究は、制御フローグラフを解析し、脆弱性の修正を目的とした依存性のアップグレードから生じるアプリケーションの変更をプロファイル化することで、オープンソースの脆弱性修正における重要な課題に対して、グラフ解析手法と改良されたグラフ注意畳み込みニューラルネットワーク(GAT)を導入する。
当社のアプローチでは,gatモデルにnode centrality metrics -- degree, norm, and closeness centrality -- をユニークな方法で適用することで,脆弱なノードの識別と理解,依存関係パッケージのアップグレードがアプリケーションのワークフローに干渉する時期といった,パッケージコードインタラクションの詳細な検証を可能にしています。
この研究のさまざまなデータセットへの応用は、コアコードの脆弱性の予期せぬ相互接続性を明らかにし、ソフトウェアセキュリティの確立した概念に挑戦する。
その結果、コード脆弱性のリレーショナルダイナミクスに関する微妙な洞察を提供する上で、強化されたGATモデルの有効性を示し、サイバーセキュリティ対策を進展させる可能性を示している。
このアプローチは、脆弱性の戦略的緩和に役立つだけでなく、オープンソースソフトウェアに起因する脆弱性修復作業の評価のための、洗練された持続可能な監視システムの開発の基礎となる。
この研究から得られた洞察は、パッケージ脆弱性分析とサイバーセキュリティの分野で大きな進歩を示している。
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