論文の概要: Unraveling Challenges with Supply-Chain Levels for Software Artifacts (SLSA) for Securing the Software Supply Chain
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.05014v1
- Date: Sun, 8 Sep 2024 07:54:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-10 19:40:09.923738
- Title: Unraveling Challenges with Supply-Chain Levels for Software Artifacts (SLSA) for Securing the Software Supply Chain
- Title（参考訳）: ソフトウェアアーティファクト(SLSA)のサプライチェーンレベルへの挑戦
- Authors: Mahzabin Tamanna, Sivana Hamer, Mindy Tran, Sascha Fahl, Yasemin Acar, Laurie Williams,
- Abstract要約: この調査は、233のGitHubリポジトリから抽出された1,523のSLSA関連問題を分析した。
4つの重要な課題と5つの採用戦略を特定しました。
提案されている戦略には、生成プロセスの合理化、SLSA検証プロセスの改善、具体的で詳細なドキュメントの提供が含まれる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.59946110914069
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In 2023, Sonatype reported a 200\% increase in software supply chain attacks, including major build infrastructure attacks. To secure the software supply chain, practitioners can follow security framework guidance like the Supply-chain Levels for Software Artifacts (SLSA). However, recent surveys and industry summits have shown that despite growing interest, the adoption of SLSA is not widespread. To understand adoption challenges, \textit{the goal of this study is to aid framework authors and practitioners in improving the adoption and development of Supply-Chain Levels for Software Artifacts (SLSA) through a qualitative study of SLSA-related issues on GitHub}. We analyzed 1,523 SLSA-related issues extracted from 233 GitHub repositories. We conducted a topic-guided thematic analysis, leveraging the Latent Dirichlet Allocation (LDA) unsupervised machine learning algorithm, to explore the challenges of adopting SLSA and the strategies for overcoming these challenges. We identified four significant challenges and five suggested adoption strategies. The two main challenges reported are complex implementation and unclear communication, highlighting the difficulties in implementing and understanding the SLSA process across diverse ecosystems. The suggested strategies include streamlining provenance generation processes, improving the SLSA verification process, and providing specific and detailed documentation. Our findings indicate that some strategies can help mitigate multiple challenges, and some challenges need future research and tool enhancement.
- Abstract（参考訳）: 2023年、Sonatypeは、大規模なビルドインフラストラクチャー攻撃を含むソフトウェアサプライチェーン攻撃が200\%増加したことを報告した。
ソフトウェアサプライチェーンを確保するために、実践者は、ソフトウェアアーティファクトのサプライチェーンレベル(SLSA)のようなセキュリティフレームワークのガイダンスに従うことができる。
しかし、最近の調査や業界サミットでは、SLSAの採用が普及しているにもかかわらず、SLSAの採用は広まっていないことが示されている。
この研究の目的は、フレームワークの作者や実践者が、GitHubでSLSAに関連する問題に関する質的研究を通じて、ソフトウェアアーティファクトのサプライチェーンレベル(SLSA)の採用と開発を改善するのを支援することである。
私たちは233のGitHubリポジトリから抽出された1,523のSLSA関連問題を解析した。
我々は、SLSAを採用する際の課題とこれらの課題を克服するための戦略を探るため、LDA(Latent Dirichlet Allocation)の教師なし機械学習アルゴリズムを活用し、トピック誘導のテーマ分析を行った。
4つの重要な課題と5つの採用戦略を特定しました。
報告された2つの主な課題は、複雑な実装と不明瞭なコミュニケーションであり、多様なエコシステムにわたるSLSAプロセスの実装と理解の難しさを強調している。
提案されている戦略には、生成プロセスの合理化、SLSA検証プロセスの改善、具体的で詳細なドキュメントの提供が含まれる。
以上の結果から,いくつかの戦略が複数の課題を緩和し,今後の研究とツール強化の必要性が示唆された。
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