論文の概要: DONAPI: Malicious NPM Packages Detector using Behavior Sequence Knowledge Mapping
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.08334v1
- Date: Wed, 13 Mar 2024 08:38:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-17 13:37:51.346605
- Title: DONAPI: Malicious NPM Packages Detector using Behavior Sequence Knowledge Mapping
- Title（参考訳）: DONAPI:行動系列知識マッピングを用いた悪質NPMパッケージ検出装置
- Authors: Cheng Huang, Nannan Wang, Ziyan Wang, Siqi Sun, Lingzi Li, Junren Chen, Qianchong Zhao, Jiaxuan Han, Zhen Yang, Lei Shi,
- Abstract要約: npmは最も広範なパッケージマネージャであり、200万人以上のサードパーティのオープンソースパッケージをホストしている。
本稿では,340万以上のパッケージを含むローカルパッケージキャッシュをほぼリアルタイムで同期させ,より詳細なパッケージコードにアクセスできるようにする。
静的解析と動的解析を組み合わせた自動悪質npmパッケージ検出器であるDONAPIを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.852274185512236
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: With the growing popularity of modularity in software development comes the rise of package managers and language ecosystems. Among them, npm stands out as the most extensive package manager, hosting more than 2 million third-party open-source packages that greatly simplify the process of building code. However, this openness also brings security risks, as evidenced by numerous package poisoning incidents. In this paper, we synchronize a local package cache containing more than 3.4 million packages in near real-time to give us access to more package code details. Further, we perform manual inspection and API call sequence analysis on packages collected from public datasets and security reports to build a hierarchical classification framework and behavioral knowledge base covering different sensitive behaviors. In addition, we propose the DONAPI, an automatic malicious npm packages detector that combines static and dynamic analysis. It makes preliminary judgments on the degree of maliciousness of packages by code reconstruction techniques and static analysis, extracts dynamic API call sequences to confirm and identify obfuscated content that static analysis can not handle alone, and finally tags malicious software packages based on the constructed behavior knowledge base. To date, we have identified and manually confirmed 325 malicious samples and discovered 2 unusual API calls and 246 API call sequences that have not appeared in known samples.
- Abstract（参考訳）: ソフトウェア開発におけるモジュール化の人気が高まり、パッケージマネージャと言語エコシステムが台頭する。
中でもnpmは,最も広範なパッケージマネージャとして注目されており,コード構築のプロセスを大幅に簡略化する,200万人以上のサードパーティ製オープンソースパッケージをホストしている。
しかし、この開放性は、多くのパッケージ中毒事件で証明されているように、セキュリティ上のリスクも引き起こす。
本稿では,340万以上のパッケージを含むローカルパッケージキャッシュをほぼリアルタイムで同期させ,より詳細なパッケージコードにアクセスできるようにする。
さらに、公開データセットやセキュリティレポートから収集したパッケージを手動で検査およびAPI呼び出しシーケンス解析して、階層的な分類フレームワークと、異なる敏感な振る舞いをカバーする行動知識ベースを構築する。
さらに,静的解析と動的解析を組み合わせた自動悪質npmパッケージ検出装置であるDONAPIを提案する。
コード再構成技術と静的解析によるパッケージの悪意度に関する予備的な判断を行い、静的解析だけでは扱えない難読化コンテンツを確認するための動的API呼び出しシーケンスを抽出し、最終的に構築された振る舞い知識ベースに基づいて悪意あるソフトウェアパッケージをタグ付けする。
現在までに、325の悪意のあるサンプルを特定し、手動で確認し、2つの異常なAPI呼び出しと246のAPI呼び出しシーケンスを発見した。
関連論文リスト
- MIETT: Multi-Instance Encrypted Traffic Transformer for Encrypted Traffic Classification [59.96233305733875]
トラフィックの分類は、セキュリティの脅威を検出し、ネットワーク管理を最適化するために不可欠である。
トークンレベルとパケットレベルの両方の関係をキャプチャするMulti-Instance Encrypted Traffic Transformer (MIETT)を提案する。
MIETTは5つのデータセットにまたがって結果を達成し、暗号化されたトラフィックの分類と複雑なネットワーク動作の理解の有効性を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-12-19T12:52:53Z) - A Machine Learning-Based Approach For Detecting Malicious PyPI Packages [4.311626046942916]
現代のソフトウェア開発では、外部ライブラリやパッケージの使用が増えている。
この再利用コードへの依存は、悪意のあるパッケージという形でデプロイされたソフトウェアに重大なリスクをもたらす。
本稿では、機械学習と静的解析を用いて、パッケージのメタデータ、コード、ファイル、テキストの特徴を調べるデータ駆動型アプローチを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-12-06T18:49:06Z) - How to Understand Whole Software Repository? [64.19431011897515]
リポジトリ全体に対する優れた理解は、自動ソフトウェアエンジニアリング(ASE)への重要な道になるでしょう。
本研究では,リポジトリ全体を包括的に理解するためのエージェントによるRepoUnderstanderという新しい手法を開発した。
リポジトリレベルの知識をより活用するために、エージェントをまとめ、分析し、計画する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-03T15:20:06Z) - A Large-scale Fine-grained Analysis of Packages in Open-Source Software Ecosystems [13.610690659041417]
悪意のあるパッケージはメタデータの内容が少なく、正規のパッケージよりも静的関数や動的関数が少ない。
きめ細かい情報(FGI)の1次元は、悪意のあるパッケージを検出するのに十分な識別能力を持っている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-17T15:16:01Z) - Malicious Package Detection using Metadata Information [0.272760415353533]
本稿では,メタデータに基づく悪意のあるパッケージ検出モデルであるMeMPtecを紹介する。
MeMPtecはパッケージメタデータ情報から一連の機能を抽出する。
実験の結果,偽陽性と偽陰性の両方が有意な減少を示した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-12T06:54:57Z) - On the Feasibility of Cross-Language Detection of Malicious Packages in
npm and PyPI [6.935278888313423]
悪意のあるユーザは悪意のあるコードを含むオープンソースパッケージを公開することでマルウェアを拡散し始めた。
最近の研究は、npmエコシステム内の悪意あるパッケージを検出するために機械学習技術を適用している。
言語に依存しない一連の特徴と,npm と PyPI の悪意あるパッケージを検出可能なモデルのトレーニングを含む,新しいアプローチを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-14T12:32:51Z) - Malicious Package Detection in NPM and PyPI using a Single Model of
Malicious Behavior Sequence [7.991922551051611]
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。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-06T00:58:59Z) - GLENet: Boosting 3D Object Detectors with Generative Label Uncertainty Estimation [70.75100533512021]
本稿では,対象物の潜在的可算有界箱の多様性として,ラベルの不確実性問題を定式化する。
本稿では,条件付き変分オートエンコーダを応用した生成フレームワークであるGLENetを提案する。
GLENetが生成するラベルの不確実性はプラグアンドプレイモジュールであり、既存のディープ3D検出器に便利に統合することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-07-06T06:26:17Z) - S3M: Siamese Stack (Trace) Similarity Measure [55.58269472099399]
本稿では、深層学習に基づくスタックトレースの類似性を計算する最初のアプローチであるS3Mを紹介します。
BiLSTMエンコーダと、類似性を計算するための完全接続型分類器をベースとしている。
私たちの実験は、オープンソースデータとプライベートなJetBrainsデータセットの両方において、最先端のアプローチの優位性を示しています。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-03-18T21:10:41Z) - D2A: A Dataset Built for AI-Based Vulnerability Detection Methods Using
Differential Analysis [55.15995704119158]
静的解析ツールによって報告されたラベル問題に対する差分解析に基づくアプローチであるD2Aを提案する。
D2Aを使用して大きなラベル付きデータセットを生成し、脆弱性識別のためのモデルをトレーニングします。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-02-16T07:46:53Z)
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。