Fugu-MT 論文翻訳(概要): SecScore: Enhancing the CVSS Threat Metric Group with Empirical Evidences

論文の概要: SecScore: Enhancing the CVSS Threat Metric Group with Empirical Evidences

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.08539v1
Date: Tue, 14 May 2024 12:25:55 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-15 14:18:43.153009
Title: SecScore: Enhancing the CVSS Threat Metric Group with Empirical Evidences
Title（参考訳）: SecScore: CVSSの脅威メトリクスグループを実証的な証拠で強化する
Authors: Miguel Santana, Vinicius V. Cogo, Alan Oliveira de Sá,
Abstract要約: 最も広く使用されている脆弱性スコアリングシステム(CVSS)の1つは、エクスプロイトコードが出現する可能性の増大に対処していない。本稿では,CVSS Threatメトリックグループを強化した,革新的な脆弱性重大度スコアであるSecScoreを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Background: Timely prioritising and remediating vulnerabilities are paramount in the dynamic cybersecurity field, and one of the most widely used vulnerability scoring systems (CVSS) does not address the increasing likelihood of emerging an exploit code. Aims: We present SecScore, an innovative vulnerability severity score that enhances CVSS Threat metric group with statistical models from empirical evidences of real-world exploit codes. Method: SecScore adjusts the traditional CVSS score using an explainable and empirical method that more accurately and promptly captures the dynamics of exploit code development. Results: Our approach can integrate seamlessly into the assessment/prioritisation stage of several vulnerability management processes, improving the effectiveness of prioritisation and ensuring timely remediation. We provide real-world statistical analysis and models for a wide range of vulnerability types and platforms, demonstrating that SecScore is flexible according to the vulnerability's profile. Comprehensive experiments validate the value and timeliness of SecScore in vulnerability prioritisation. Conclusions: SecScore advances the vulnerability metrics theory and enhances organisational cybersecurity with practical insights.
Abstract（参考訳）: 背景: 動的サイバーセキュリティ分野において、脆弱性の優先順位付けと更新が最重要であり、最も広く使用されている脆弱性スコアリングシステム(CVSS)の1つは、エクスプロイトコードが出現する可能性の増大に対処していない。 Aims: 私たちは,現実の悪用コードの実証的証拠から統計モデルを用いてCVSS Threatメトリックグループを強化する,革新的な脆弱性重症度スコアであるSecScoreを紹介します。メソッド:SecScoreは説明可能な経験的な方法で従来のCVSSスコアを調整します。結果: 本手法はいくつかの脆弱性管理プロセスの評価・優先順位付け段階にシームレスに統合し, 優先順位付けの有効性を向上し, タイムリーな改善を確実にする。我々は、さまざまな脆弱性タイプやプラットフォームに対して、実世界の統計分析とモデルを提供し、SecScoreが脆弱性のプロファイルに応じてフレキシブルであることを示す。総合的な実験は、脆弱性優先順位付けにおけるSecScoreの価値とタイムラインを検証する。結論:SecScoreは脆弱性メトリクス理論を前進させ、実践的な洞察で組織のサイバーセキュリティを強化する。

関連論文リスト

CRepair: CVAE-based Automatic Vulnerability Repair Technology [1.147605955490786]
ソフトウェア脆弱性は、現代のソフトウェアとそのアプリケーションデータの完全性、セキュリティ、信頼性に重大な脅威をもたらす。脆弱性修復の課題に対処するため、研究者らは、学習に基づく自動脆弱性修復技術が広く注目を集めるなど、様々な解決策を提案している。本稿では,システムコードのセキュリティ脆弱性を修正することを目的としたCVAEベースの自動脆弱性修復技術であるCRepairを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-11-08T12:55:04Z)
CTINEXUS: Leveraging Optimized LLM In-Context Learning for Constructing Cybersecurity Knowledge Graphs Under Data Scarcity [49.657358248788945]
サイバー脅威インテリジェンス(CTI)レポートのテキスト記述は、サイバー脅威に関する豊富な知識源である。現在のCTI抽出法は柔軟性と一般化性に欠けており、しばしば不正確で不完全な知識抽出をもたらす。 CTINexusは,大規模言語モデルのテキスト内学習(ICL)を最適化した新しいフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (2024-10-28T14:18:32Z)
SecCodePLT: A Unified Platform for Evaluating the Security of Code GenAI [47.11178028457252]
我々はGenAIのリスクをコードする統合的かつ包括的な評価プラットフォームSecCodePLTを開発した。安全でないコードには、専門家と自動生成を組み合わせたデータ生成のための新しい方法論を導入する。サイバー攻撃支援のために、我々はモデルに実際の攻撃を引き起こすよう促すサンプルと、我々の環境における動的な指標を構築した。
論文参考訳（メタデータ） (2024-10-14T21:17:22Z)
Enhancing Pre-Trained Language Models for Vulnerability Detection via Semantic-Preserving Data Augmentation [4.374800396968465]
本稿では,脆弱性検出のための事前学習言語モデルの性能向上を目的としたデータ拡張手法を提案する。一連の代表的なコード事前訓練モデルの微調整に当社のデータセットを組み込むことで、最大10.1%の精度向上と23.6%のF1増加を達成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (2024-09-30T21:44:05Z)
Boosting Cybersecurity Vulnerability Scanning based on LLM-supported Static Application Security Testing [5.644999288757871]
大規模言語モデル(LLM)は、強力なコード解析機能を示しているが、静的トレーニングデータとプライバシリスクは、その有効性を制限している。 LSASTは,LSLMをSASTスキャナと統合し,脆弱性検出を強化する手法である。静的な脆弱性分析のための新しいベンチマークを設定し、堅牢でプライバシを重視したソリューションを提供しました。
論文参考訳（メタデータ） (2024-09-24T04:42:43Z)
A Relevance Model for Threat-Centric Ranking of Cybersecurity Vulnerabilities [0.29998889086656577]
脆弱性の追跡と更新の絶え間ないプロセスは、サイバーセキュリティの専門家にとって最大の関心事だ。我々は、MITRE ATT&CKから派生した敵対的基準を用いた脅威の軽減に特化して、脆弱性管理のためのフレームワークを提供する。我々の結果は、サイバー脅威のアクターが標的にし、悪用される可能性のある脆弱性の特定に向けた平均71.5%から91.3%の改善を示している。
論文参考訳（メタデータ） (2024-06-09T23:29:12Z)
RigorLLM: Resilient Guardrails for Large Language Models against Undesired Content [62.685566387625975]
現在の緩和戦略は効果はあるものの、敵の攻撃下では弾力性がない。本稿では,大規模言語モデルのための弾力性ガードレール(RigorLLM)について紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-03-19T07:25:02Z)
Automated CVE Analysis for Threat Prioritization and Impact Prediction [4.540236408836132]
CVE分析と脅威優先順位付けに革命をもたらす新しい予測モデルとツール(CVEDrill)を導入する。 CVEDrillは、正確な脅威軽減と優先順位付けのために、CVSSベクターを正確に推定する。 CVEを適切なCommon Weaknession(CWE)階層クラスにシームレスに分類する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-09-06T14:34:03Z)
VELVET: a noVel Ensemble Learning approach to automatically locate VulnErable sTatements [62.93814803258067]
本稿では,ソースコード中の脆弱な文を見つけるための新しいアンサンブル学習手法であるVELVETを提案する。我々のモデルは、グラフベースとシーケンスベースニューラルネットワークを組み合わせて、プログラムグラフの局所的およびグローバル的コンテキストを捕捉する。 VELVETは、合成データと実世界のデータに対して、それぞれ99.6%と43.6%の精度を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (2021-12-20T22:45:27Z)
Anomaly Detection Based on Selection and Weighting in Latent Space [73.01328671569759]
SWADと呼ばれる新しい選択および重み付けに基づく異常検出フレームワークを提案する。ベンチマークと実世界のデータセットによる実験は、SWADの有効性と優位性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (2021-03-08T10:56:38Z)
SAMBA: Safe Model-Based & Active Reinforcement Learning [59.01424351231993]
SAMBAは、確率論的モデリング、情報理論、統計学といった側面を組み合わせた安全な強化学習のためのフレームワークである。我々は,低次元および高次元の状態表現を含む安全な力学系ベンチマークを用いて,アルゴリズムの評価を行った。アクティブなメトリクスと安全性の制約を詳細に分析することで,フレームワークの有効性を直感的に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-06-12T10:40:46Z)

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。