論文の概要: Secret Breach Prevention in Software Issue Reports

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.23657v1
• Date: Thu, 31 Oct 2024 06:14:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-01 17:02:48.492045
• Title: Secret Breach Prevention in Software Issue Reports
• Title（参考訳）: ソフトウェアイシューレポートにおけるシークレットリーチ防止
• Authors: Zahin Wahab, Sadif Ahmed, Md Nafiu Rahman, Rifat Shahriyar, Gias Uddin,
• Abstract要約: 本稿では,ソフトウェア問題報告における秘密漏洩検出のための新しい手法を提案する。 ログファイル、URL、コミットID、スタックトレース、ダミーパスワードなど、ノイズによって引き起こされる課題を強調します。 本稿では,最先端技術の強みと言語モデルの文脈的理解を組み合わせたアプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.8747015994080285
• License:
• Abstract: In the digital age, the exposure of sensitive information poses a significant threat to security. Leveraging the ubiquitous nature of code-sharing platforms like GitHub and BitBucket, developers often accidentally disclose credentials and API keys, granting unauthorized access to critical systems. Despite the availability of tools for detecting such breaches in source code, detecting secret breaches in software issue reports remains largely unexplored. This paper presents a novel technique for secret breach detection in software issue reports using a combination of language models and state-of-the-art regular expressions. We highlight the challenges posed by noise, such as log files, URLs, commit IDs, stack traces, and dummy passwords, which complicate the detection process. By employing relevant pre-processing techniques and leveraging the capabilities of advanced language models, we aim to mitigate potential breaches effectively. Drawing insights from existing research on secret detection tools and methodologies, we propose an approach combining the strengths of state-of-the-art regexes with the contextual understanding of language models. Our method aims to reduce false positives and improve the accuracy of secret breach detection in software issue reports. We have curated a benchmark dataset of 25000 instances with only 437 true positives. Although the data is highly skewed, our model performs well with a 0.6347 F1-score, whereas state-of-the-art regular expression hardly manages to get a 0.0341 F1-Score with a poor precision score. We have also developed a secret breach mitigator tool for GitHub, which will warn the user if there is any secret in the posted issue report. By addressing this critical gap in contemporary research, our work aims at enhancing the overall security posture of software development practices.
• Abstract（参考訳）: デジタル時代には、機密情報の暴露はセキュリティに重大な脅威をもたらす。 GitHubやBitBucketのようなユビキタスなコード共有プラットフォームを活用して、開発者は誤って認証情報やAPIキーを公開し、重要なシステムへの不正アクセスを許可する。 ソースコードにそのような侵入を検出するツールが利用可能であるにもかかわらず、ソフトウェアイシューレポートの秘密侵害を検出することは、まだほとんど探索されていない。 本稿では,言語モデルと最先端の正規表現を組み合わせたソフトウェア問題報告における秘密漏洩検出手法を提案する。 ログファイル、URL、コミットID、スタックトレース、ダミーパスワードなど、検出プロセスが複雑になる。 関連する事前処理技術を採用し、先進言語モデルの能力を活用することにより、潜在的な違反を効果的に軽減することを目指している。 本研究は,既存のシークレット検出ツールと方法論に関する研究から得られた知見をもとに,最先端のレジェクツの強みと言語モデルの文脈的理解を組み合わせたアプローチを提案する。 本手法は,ソフトウェア問題報告における偽陽性の低減と秘密漏洩検出の精度の向上を目的としている。 25,000インスタンスのベンチマークデータセットをキュレートしましたが、正は437件でした。 精度は0.6347 F1スコアでは良好であるが、最先端の正規表現では0.0341 F1スコアの精度は低い。 GitHub用のシークレット侵害対策ツールも開発しましたが、投稿されたイシューレポートにシークレットがある場合、ユーザに警告します。 現代の研究におけるこの重要なギャップに対処することで、ソフトウェア開発プラクティスの全体的なセキュリティ姿勢を強化することを目的としています。

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