論文の概要: Towards Deep Learning Enabled Cybersecurity Risk Assessment for Microservice Architectures

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.15169v1
• Date: Fri, 22 Mar 2024 12:42:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-25 17:29:06.806005
• Title: Towards Deep Learning Enabled Cybersecurity Risk Assessment for Microservice Architectures
• Title（参考訳）: マイクロサービスアーキテクチャのサイバーセキュリティリスクアセスメントを実現するためのディープラーニング
• Authors: Majid Abdulsatar, Hussain Ahmad, Diksha Goel, Faheem Ullah,
• Abstract要約: CyberWise Predictorは、マイクロサービスアーキテクチャに関連するセキュリティリスクを予測し、評価するためのフレームワークである。 当社のフレームワークは,新たな脆弱性に対する脆弱性メトリクスの自動予測において,平均92%の精度を実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.0936354370614607
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The widespread adoption of microservice architectures has given rise to a new set of software security challenges. These challenges stem from the unique features inherent in microservices. It is important to systematically assess and address software security challenges such as software security risk assessment. However, existing approaches prove inefficient in accurately evaluating the security risks associated with microservice architectures. To address this issue, we propose CyberWise Predictor, a framework designed for predicting and assessing security risks associated with microservice architectures. Our framework employs deep learning-based natural language processing models to analyze vulnerability descriptions for predicting vulnerability metrics to assess security risks. Our experimental evaluation shows the effectiveness of CyberWise Predictor, achieving an average accuracy of 92% in automatically predicting vulnerability metrics for new vulnerabilities. Our framework and findings serve as a guide for software developers to identify and mitigate security risks in microservice architectures.
• Abstract（参考訳）: マイクロサービスアーキテクチャの普及により、ソフトウェアセキュリティの新たな課題が生まれている。 これらの課題は、マイクロサービス固有のユニークな機能に起因しています。 ソフトウェアセキュリティリスク評価のような,ソフトウェアセキュリティ上の課題を体系的に評価し,対処することが重要である。 しかしながら、既存のアプローチは、マイクロサービスアーキテクチャに関連するセキュリティリスクを正確に評価する上で、非効率であることを証明している。 この問題に対処するため,マイクロサービスアーキテクチャに関連するセキュリティリスクの予測と評価を目的としたフレームワークであるCyberWise Predictorを提案する。 我々のフレームワークは、脆弱性記述を分析し、脆弱性メトリクスを予測し、セキュリティリスクを評価するために、ディープラーニングベースの自然言語処理モデルを使用している。 我々はCyberWise Predictorの有効性を実験的に評価し,脆弱性メトリクスの自動予測において平均92%の精度を実現した。 私たちのフレームワークと発見は、ソフトウェア開発者がマイクロサービスアーキテクチャのセキュリティリスクを特定し、緩和するためのガイドとして役立ちます。

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