論文の概要: Understanding Software Vulnerabilities in the Maven Ecosystem: Patterns, Timelines, and Risks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.22391v1
• Date: Fri, 28 Mar 2025 12:52:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-31 15:32:10.212001
• Title: Understanding Software Vulnerabilities in the Maven Ecosystem: Patterns, Timelines, and Risks
• Title（参考訳）: Mavenエコシステムにおけるソフトウェア脆弱性を理解する:パターン、時間、リスク
• Authors: Md Fazle Rabbi, Rajshakhar Paul, Arifa Islam Champa, Minhaz F. Zibran,
• Abstract要約: 本稿では,Goblinフレームワークを用いて,Mavenエコシステムの脆弱性を大規模に解析する。 226個のCWEを持つ77,393個の脆弱性のあるリリースを特定します。 脆弱性の文書化には平均して50年近くかかり、解決には4.4年かかる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5499426028105905
• License:
• Abstract: Vulnerabilities in software libraries and reusable components cause major security challenges, particularly in dependency-heavy ecosystems such as Maven. This paper presents a large-scale analysis of vulnerabilities in the Maven ecosystem using the Goblin framework. Our analysis focuses on the aspects and implications of vulnerability types, documentation delays, and resolution timelines. We identify 77,393 vulnerable releases with 226 unique CWEs. On average, vulnerabilities take nearly half a decade to be documented and 4.4 years to be resolved, with some remaining unresolved for even over a decade. The delays in documenting and fixing vulnerabilities incur security risks for the library users emphasizing the need for more careful and efficient vulnerability management in the Maven ecosystem.
• Abstract（参考訳）: ソフトウェアライブラリや再利用可能なコンポーネントの脆弱性は、特にMavenのような依存性の多いエコシステムにおいて、大きなセキュリティ上の問題を引き起こします。 本稿では,Goblinフレームワークを用いて,Mavenエコシステムの脆弱性を大規模に解析する。 私たちの分析では、脆弱性タイプ、ドキュメントの遅延、解決のタイムラインといった側面と意味に焦点を当てています。 226個のCWEを持つ77,393個の脆弱性のあるリリースを特定します。 平均して、脆弱性の文書化には50年近くかかり、解決には4.4年かかる。 脆弱性の文書化と修正の遅れは,Mavenエコシステムのより慎重で効率的な脆弱性管理の必要性を強調している。

関連論文リスト

• Tracing Vulnerabilities in Maven: A Study of CVE lifecycles and Dependency Networks [0.46040036610482665]
  本研究では,Mavenにおける3,362個のCVEのライフサイクルを分析し,脆弱性軽減のパターンを明らかにし,リスクパッケージに影響を与える要因を特定する。 キーとなる発見は、"Publish-Before-Patch"シナリオにおけるトレンドである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-07T02:43:35Z)
• Discovery of Timeline and Crowd Reaction of Software Vulnerability Disclosures [47.435076500269545]
  Apache Log4Jはリモートコード実行攻撃に対して脆弱であることが判明した。 35,000以上のパッケージが最新バージョンでLog4Jライブラリをアップデートせざるを得なかった。 ソフトウェアベンダが脆弱性のないバージョンをリリースするたびに、ソフトウェア開発者がサードパーティのライブラリを更新するのは、事実上妥当です。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-12T01:55:51Z)
• The Impact of SBOM Generators on Vulnerability Assessment in Python: A Comparison and a Novel Approach [56.4040698609393]
  Software Bill of Materials (SBOM) は、ソフトウェア構成における透明性と妥当性を高めるツールとして推奨されている。 現在のSBOM生成ツールは、コンポーネントや依存関係を識別する際の不正確さに悩まされることが多い。 提案するPIP-sbomは,その欠点に対処する新しいピップインスパイアされたソリューションである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-10T10:12:37Z)
• On Security Weaknesses and Vulnerabilities in Deep Learning Systems [32.14068820256729]
  具体的には、ディープラーニング(DL)フレームワークについて検討し、DLシステムにおける脆弱性に関する最初の体系的な研究を行う。 各種データベースの脆弱性パターンを探索する2ストリームデータ分析フレームワークを提案する。 我々は,脆弱性のパターンと修正の課題をよりよく理解するために,3,049個のDL脆弱性を大規模に検討した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-12T23:04:13Z)
• Empirical Analysis of Vulnerabilities Life Cycle in Golang Ecosystem [0.773844059806915]
  Golangの脆弱性のライフサイクルを総合的に調査した。 その結果、Golangエコシステムの66.10%のモジュールが脆弱性の影響を受けていることがわかった。 タグ付けされていない脆弱性やラベル付けされていない脆弱性の背後にある理由を分析することで、タイムリーリリースとインデクシングのパッチバージョンは、エコシステムのセキュリティを著しく向上させる可能性がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-31T14:53:51Z)
• Mitigating Persistence of Open-Source Vulnerabilities in Maven Ecosystem [13.193125763978255]
  脆弱性が公開されてすぐにパッチがリリースされるが、コミュニティのライブラリやアプリケーションは依然として脆弱性のあるバージョンを使っている。 本稿では、下流依存者に対する互換性のあるセキュアなバージョン範囲を自動的に復元するレンジ復元(Ranger)のソリューションを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-07T09:11:26Z)
• Analyzing Maintenance Activities of Software Libraries [65.268245109828]
  近年、産業アプリケーションはオープンソースソフトウェアライブラリを深く統合している。 産業アプリケーションに対する自動監視アプローチを導入して、オープンソース依存関係を特定し、その現状や将来的なメンテナンス活動に関するネガティブな兆候を示したいと思っています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-09T16:51:25Z)
• On the Security Blind Spots of Software Composition Analysis [46.1389163921338]
  Mavenリポジトリで脆弱性のあるクローンを検出するための新しいアプローチを提案する。 Maven Centralから53万以上の潜在的な脆弱性のあるクローンを検索します。 検出された727個の脆弱なクローンを検出し、それぞれに検証可能な脆弱性証明プロジェクトを合成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-08T20:14:46Z)
• Dos and Don'ts of Machine Learning in Computer Security [74.1816306998445]
  大きな可能性にもかかわらず、セキュリティにおける機械学習は、パフォーマンスを損なう微妙な落とし穴を引き起こす傾向がある。 我々は,学習ベースのセキュリティシステムの設計,実装,評価において共通の落とし穴を特定する。 我々は,落とし穴の回避や軽減を支援するために,研究者を支援するための実用的な勧告を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-19T13:09:31Z)
• Autosploit: A Fully Automated Framework for Evaluating the Exploitability of Security Vulnerabilities [47.748732208602355]
  Autosploitは脆弱性の悪用性を評価するためのフレームワークだ。 環境の異なる設定でエクスプロイトを自動的にテストする。 ノイズレス環境とノイズの多い環境の両方で脆弱性を悪用する能力に影響を与えるシステムの特性を識別することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-30T18:49:18Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。