論文の概要: Explaining the Contributing Factors for Vulnerability Detection in Machine Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.03577v1
- Date: Wed, 5 Jun 2024 18:48:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-07 19:14:47.861933
- Title: Explaining the Contributing Factors for Vulnerability Detection in Machine Learning
- Title（参考訳）: 機械学習における脆弱性検出のための貢献要因の説明
- Authors: Esma Mouine, Yan Liu, Lu Xiao, Rick Kazman, Xiao Wang,
- Abstract要約: ソフトウェアリポジトリから脆弱性をマイニングし、機械学習技術を使ってソフトウェアの脆弱性を自動的に検出する傾向が増えている。
本研究では、異なる脆弱性機能と3つの代表的な機械学習モデルの組み合わせが、実際の17のプロジェクトにおいて、脆弱性検出の精度にどのように影響するかを検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.14514846773874
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: There is an increasing trend to mine vulnerabilities from software repositories and use machine learning techniques to automatically detect software vulnerabilities. A fundamental but unresolved research question is: how do different factors in the mining and learning process impact the accuracy of identifying vulnerabilities in software projects of varying characteristics? Substantial research has been dedicated in this area, including source code static analysis, software repository mining, and NLP-based machine learning. However, practitioners lack experience regarding the key factors for building a baseline model of the state-of-the-art. In addition, there lacks of experience regarding the transferability of the vulnerability signatures from project to project. This study investigates how the combination of different vulnerability features and three representative machine learning models impact the accuracy of vulnerability detection in 17 real-world projects. We examine two types of vulnerability representations: 1) code features extracted through NLP with varying tokenization strategies and three different embedding techniques (bag-of-words, word2vec, and fastText) and 2) a set of eight architectural metrics that capture the abstract design of the software systems. The three machine learning algorithms include a random forest model, a support vector machines model, and a residual neural network model. The analysis shows a recommended baseline model with signatures extracted through bag-of-words embedding, combined with the random forest, consistently increases the detection accuracy by about 4% compared to other combinations in all 17 projects. Furthermore, we observe the limitation of transferring vulnerability signatures across domains based on our experiments.
- Abstract（参考訳）: ソフトウェアリポジトリから脆弱性をマイニングし、機械学習技術を使ってソフトウェア脆弱性を自動的に検出する傾向が増えている。
マイニングと学習プロセスの異なる要因は、様々な特性を持つソフトウェアプロジェクトの脆弱性を特定する精度にどのように影響しますか?
ソースコードの静的解析、ソフトウェアリポジトリマイニング、NLPベースの機械学習など、この分野での実質的な研究が進められている。
しかし、実践者は最先端のベースラインモデルを構築する上で重要な要素についての経験を欠いている。
さらに、プロジェクトからプロジェクトへの脆弱性シグネチャの転送可能性に関する経験が不足している。
本研究では、異なる脆弱性機能と3つの代表的な機械学習モデルの組み合わせが、実際の17のプロジェクトにおいて、脆弱性検出の精度にどのように影響するかを検討する。
脆弱性表現には2つの種類がある。
1) 異なるトークン化戦略と3つの異なる埋め込み技術(bag-of-words, word2vec, fastText)でNLPから抽出されたコード機能。
2) ソフトウェアシステムの抽象的な設計を捉える8つのアーキテクチャメトリクスのセット。
3つの機械学習アルゴリズムには、ランダムフォレストモデル、サポートベクターマシンモデル、残留ニューラルネットワークモデルが含まれる。
解析の結果,単語のバケット埋め込みから抽出したシグネチャをランダムな森林と組み合わせることで,他の17プロジェクトと比較すると,検出精度を約4%向上することがわかった。
さらに,本実験により,脆弱性シグネチャのドメイン間での転送制限についても検討した。
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