論文の概要: Do Chase Your Tail! Missing Key Aspects Augmentation in Textual Vulnerability Descriptions of Long-tail Software through Feature Inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.07430v2
• Date: Sun, 15 Dec 2024 09:10:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-17 13:52:39.124542
• Title: Do Chase Your Tail! Missing Key Aspects Augmentation in Textual Vulnerability Descriptions of Long-tail Software through Feature Inference
• Title（参考訳）: ロングテールソフトウェアにおける特徴推論によるテキスト脆弱性記述における重要な側面の欠如
• Authors: Linyi Han, Shidong Pan, Zhenchang Xing, Jiamou Sun, Sofonias Yitagesu, Xiaowang Zhang, Zhiyong Feng,
• Abstract要約: 効果的な脆弱性分析には,テクスト脆弱性記述(TVD)に欠落する重要な側面の増大が不可欠である。 本稿では,長テールソフトウェアにおけるTVDの欠落する重要な側面を補うために,新しいソフトウェア機能推論フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.999268347272338
• License:
• Abstract: Augmenting missing key aspects in Textual Vulnerability Descriptions (TVDs) is crucial for effective vulnerability analysis. For instance, in TVDs, key aspects include Attack Vector, Vulnerability Type, among others. These key aspects help security engineers understand and address the vulnerability in a timely manner. For software with a large user base (non-long-tail software), augmenting these missing key aspects has significantly advanced vulnerability analysis and software security research. However, software instances with a limited user base (long-tail software) often get overlooked due to inconsistency software names, TVD limited avaliability, and domain-specific jargon, which complicates vulnerability analysis and software repairs. In this paper, we introduce a novel software feature inference framework designed to augment the missing key aspects of TVDs for long-tail software. Firstly, we tackle the issue of non-standard software names found in community-maintained vulnerability databases by cross-referencing government databases with Common Vulnerabilities and Exposures (CVEs). Next, we employ Large Language Models (LLMs) to generate the missing key aspects. However, the limited availability of historical TVDs restricts the variety of examples. To overcome this limitation, we utilize the Common Weakness Enumeration (CWE) to classify all TVDs and select cluster centers as representative examples. To ensure accuracy, we present Natural Language Inference (NLI) models specifically designed for long-tail software. These models identify and eliminate incorrect responses. Additionally, we use a wiki repository to provide explanations for proprietary terms.
• Abstract（参考訳）: 効果的な脆弱性分析には,テクスト脆弱性記述(TVD)に欠落する重要な側面の増大が不可欠である。 例えば、TVDでは、アタックベクター、脆弱性タイプなどの重要な側面がある。 これらの重要な側面は、セキュリティエンジニアがタイムリーに脆弱性を理解し、対処するのに役立ちます。 大規模なユーザベース(非ロングテールソフトウェア)を持つソフトウェアでは、これらの欠落した重要な側面を増大させることで、脆弱性分析とソフトウェアセキュリティ研究が大幅に進歩する。 しかし、ユーザベースが限られているソフトウェアインスタンス(ロングテールソフトウェア)は、不整合なソフトウェア名、TVD限定の可用性、脆弱性分析とソフトウェアの修正を複雑にするドメイン固有のjargonによって見落とされがちである。 本稿では,長テールソフトウェアにおけるTVDの欠落する重要な側面を補うために,新しいソフトウェア機能推論フレームワークを提案する。 まず,CVE(Common Vulnerabilities and Exposures)を用いた政府データベースの相互参照により,コミュニティが管理する脆弱性データベースに見られる非標準ソフトウェア名の問題に取り組む。 次に、欠けている重要な側面を生成するために、LLM(Large Language Models)を使用します。 しかし、歴史的なTVDの入手が限られているため、様々な例が制限されている。 この制限を克服するために、我々はCWE(Common Weakness Enumeration)を用いて、すべてのTVDを分類し、クラスタセンターを代表例として選択する。 そこで本研究では,自然言語推論(NLI)モデルを提案する。 これらのモデルは、誤った応答を特定し、排除する。 さらに、プロプライエタリな用語の説明を提供するためにwikiリポジトリを使用します。

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