論文の概要: Elevating Software Trust: Unveiling and Quantifying the Risk Landscape
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.02876v2
- Date: Tue, 24 Dec 2024 01:22:23 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-25 15:53:15.154681
- Title: Elevating Software Trust: Unveiling and Quantifying the Risk Landscape
- Title（参考訳）: ソフトウェア信頼を高める - リスクランドスケープの展開と定量化
- Authors: Sarah Ali Siddiqui, Chandra Thapa, Rayne Holland, Wei Shao, Seyit Camtepe,
- Abstract要約: SAFER (Software Analysis Framework for Evaluating Risk) と呼ばれるリスク評価フレームワークを提案する。
このフレームワークは、ソフトウェアサプライチェーンのセキュリティリスクを定量化する動的でデータ駆動で適応可能なプロセスの必要性に基づいている。
以上の結果から,SAFERは主観性を軽減し,動的データ駆動重みとセキュリティリスクスコアを取得することが示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.428116807615407
- License:
- Abstract: Considering the ever-evolving threat landscape and rapid changes in software development, we propose a risk assessment framework called SAFER (Software Analysis Framework for Evaluating Risk). This framework is based on the necessity of a dynamic, data-driven, and adaptable process to quantify security risk in the software supply chain. Usually, when formulating such frameworks, static pre-defined weights are assigned to reflect the impact of each contributing parameter while aggregating these individual parameters to compute resulting security risk scores. This leads to inflexibility, a lack of adaptability, and reduced accuracy, making them unsuitable for the changing nature of the digital world. We adopt a novel perspective by examining security risk through the lens of trust and incorporating the human aspect. Moreover, we quantify security risk associated with individual software by assessing and formulating risk elements quantitatively and exploring dynamic data-driven weight assignment. This enhances the sensitivity of the framework to cater to the evolving security risk factors associated with software development and the different actors involved in the entire process. The devised framework is tested through a dataset containing 9000 samples, comprehensive scenarios, assessments, and expert opinions. Furthermore, a comparison between scores computed by the OpenSSF scorecard, OWASP risk calculator, and the proposed SAFER framework has also been presented. The results suggest that SAFER mitigates subjectivity and yields dynamic data-driven weights as well as security risk scores.
- Abstract（参考訳）: ソフトウェア開発における脅威の状況と急激な変化を考慮し,SAFER(Software Analysis Framework for Evaluating Risk)と呼ばれるリスク評価フレームワークを提案する。
このフレームワークは、ソフトウェアサプライチェーンのセキュリティリスクを定量化する動的でデータ駆動で適応可能なプロセスの必要性に基づいている。
通常、そのようなフレームワークを定式化する場合、静的事前定義された重み付けは、各コントリビューションパラメータの影響を反映し、個々のパラメータを集約して結果として生じるセキュリティリスクスコアを計算する。
これにより、柔軟性が損なわれ、適応性が欠如し、精度が低下し、デジタル世界の変化に適さない。
我々は、信頼のレンズを通してセキュリティリスクを調べ、人間の側面を取り入れることで、新しい視点を採用する。
さらに、リスク要素を定量的に評価・定式化し、動的データ駆動重み付けを探索することにより、個々のソフトウェアに関連するセキュリティリスクを定量化する。
これにより、ソフトウェア開発とプロセス全体に関わるさまざまなアクターに関連する、進化するセキュリティリスク要因に対応するためのフレームワークの感度が向上します。
考案されたフレームワークは、9000のサンプル、包括的なシナリオ、アセスメント、専門家の意見を含むデータセットを通じてテストされる。
さらに,OpenSSFスコアカード,OWASPリスク計算機,提案したSAFERフレームワークによるスコアの比較を行った。
以上の結果から,SAFERは主観性を軽減し,動的データ駆動重みとセキュリティリスクスコアを取得することが示唆された。
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