論文の概要: Challenging Machine Learning Algorithms in Predicting Vulnerable JavaScript Functions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.07213v1
- Date: Sun, 12 May 2024 08:23:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-14 17:47:28.583869
- Title: Challenging Machine Learning Algorithms in Predicting Vulnerable JavaScript Functions
- Title（参考訳）: 脆弱性のあるJavaScript関数の予測における機械学習アルゴリズムの適応
- Authors: Rudolf Ferenc, Péter Hegedűs, Péter Gyimesi, Gábor Antal, Dénes Bán, Tibor Gyimóthy,
- Abstract要約: 最先端の機械学習技術は、JavaScriptプログラムのセキュリティ脆弱性のある関数を予測することができる。
最高性能のアルゴリズムはKNNで、F値0.76の脆弱性関数の予測モデルを作成している。
深層学習,木と林の分類,SVMは0.70以上のF尺度と競合した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.243674903279612
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: The rapid rise of cyber-crime activities and the growing number of devices threatened by them place software security issues in the spotlight. As around 90% of all attacks exploit known types of security issues, finding vulnerable components and applying existing mitigation techniques is a viable practical approach for fighting against cyber-crime. In this paper, we investigate how the state-of-the-art machine learning techniques, including a popular deep learning algorithm, perform in predicting functions with possible security vulnerabilities in JavaScript programs. We applied 8 machine learning algorithms to build prediction models using a new dataset constructed for this research from the vulnerability information in public databases of the Node Security Project and the Snyk platform, and code fixing patches from GitHub. We used static source code metrics as predictors and an extensive grid-search algorithm to find the best performing models. We also examined the effect of various re-sampling strategies to handle the imbalanced nature of the dataset. The best performing algorithm was KNN, which created a model for the prediction of vulnerable functions with an F-measure of 0.76 (0.91 precision and 0.66 recall). Moreover, deep learning, tree and forest based classifiers, and SVM were competitive with F-measures over 0.70. Although the F-measures did not vary significantly with the re-sampling strategies, the distribution of precision and recall did change. No re-sampling seemed to produce models preferring high precision, while re-sampling strategies balanced the IR measures.
- Abstract（参考訳）: サイバー犯罪活動の急速な増加と、それらによって脅かされるデバイスの増加は、ソフトウェアセキュリティの問題を目立たせている。
攻撃の約90%が既知のセキュリティ問題を利用しており、脆弱なコンポーネントを見つけ、既存の緩和技術を適用している。
本稿では,JavaScriptプログラムにおけるセキュリティ脆弱性の可能性のある関数の予測において,一般的なディープラーニングアルゴリズムを含む最先端の機械学習技術がどのように機能するかを検討する。
私たちは8つの機械学習アルゴリズムを適用して、Node Security ProjectとSnykプラットフォームの公開データベースの脆弱性情報とGitHubからのコード修正パッチから、この研究のために構築された新しいデータセットを使用して、予測モデルを構築しました。
静的なソースコードメトリクスを予測子として使用し、グリッド探索アルゴリズムを使って最高のパフォーマンスモデルを見つけました。
また、データセットの不均衡性を扱うために、様々な再サンプリング戦略の効果についても検討した。
最高性能のアルゴリズムはKNNであり、F値が0.96(精度0.91、リコール0.66)の脆弱性関数の予測モデルを作った。
さらに, 深層学習, 樹木および林質分類器, SVMは0.70以上でF値と競合した。
再サンプリング戦略ではF値の差は認められなかったが, 精度とリコールの分布は変化した。
再サンプリングは精度の高いモデルを作るようには見えなかったが、再サンプリング戦略はIR対策のバランスを保った。
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