論文の概要: OSPtrack: A Labeled Dataset Targeting Simulated Execution of Open-Source Software

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.14829v2
• Date: Thu, 28 Nov 2024 10:17:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-02 15:14:49.478477
• Title: OSPtrack: A Labeled Dataset Targeting Simulated Execution of Open-Source Software
• Title（参考訳）: OSPtrack: オープンソースソフトウェアのシミュレートされた実行を対象とするラベル付きデータセット
• Authors: Zhuoran Tan, Christos Anagnosstopoulos, Jeremy Singer,
• Abstract要約: このデータセットには9,461のパッケージレポートが含まれており、そのうち1,962が悪意のあるものである。 データセットには、ファイル、ソケット、コマンド、DNSレコードなどの静的および動的機能が含まれている。 このデータセットは実行時検出をサポートし、検出モデルトレーニングを強化し、エコシステム間の効率的な比較分析を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Open-source software serves as a foundation for the internet and the cyber supply chain, but its exploitation is becoming increasingly prevalent. While advances in vulnerability detection for OSS have been significant, prior research has largely focused on static code analysis, often neglecting runtime indicators. To address this shortfall, we created a comprehensive dataset spanning five ecosystems, capturing features generated during the execution of packages and libraries in isolated environments. The dataset includes 9,461 package reports, of which 1,962 are identified as malicious, and encompasses both static and dynamic features such as files, sockets, commands, and DNS records. Each report is labeled with verified information and detailed sub-labels for attack types, facilitating the identification of malicious indicators when source code is unavailable. This dataset supports runtime detection, enhances detection model training, and enables efficient comparative analysis across ecosystems, contributing to the strengthening of supply chain security.
• Abstract（参考訳）: オープンソースソフトウェアは、インターネットとサイバーサプライチェーンの基盤となっているが、その利用がますます広まっている。 OSSの脆弱性検出の進歩は大きいが、以前の研究は静的コード分析に重点を置いており、多くの場合、実行時インジケータを無視している。 この欠点に対処するため、私たちは5つのエコシステムにまたがる包括的なデータセットを作成しました。 データセットには9,461のパッケージレポートが含まれており、そのうち1,962は悪意のあるものと見なされ、ファイル、ソケット、コマンド、DNSレコードなどの静的機能と動的機能の両方を含んでいる。 各レポートには、ソースコードが利用できない場合の悪意のある指標の識別を容易にする、アタックタイプの検証情報と詳細なサブラベルがラベル付けされている。 このデータセットは実行時検出をサポートし、検出モデルトレーニングを強化し、エコシステム間の効率的な比較分析を可能にし、サプライチェーンセキュリティの強化に寄与する。

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