論文の概要: TraceLens: Question-Driven Debugging for Taint Flow Understanding
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.07198v1
- Date: Sun, 10 Aug 2025 06:39:11 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-12 21:23:28.749605
- Title: TraceLens: Question-Driven Debugging for Taint Flow Understanding
- Title（参考訳）: TraceLens: タレントフロー理解のための質問駆動デバッグ
- Authors: Burak Yetiştiren, Hong Jin Kang, Miryung Kim,
- Abstract要約: タント解析のための最初のエンドユーザー質問応答型デバッグインタフェースであるTraceLensを提案する。
疑わしい流れの存在を調査するために、なぜ、なぜ、何の質問をするのかをユーザが問うことができる。
TraceLensを使用するユーザは、CodeQLと比較して平均で21%高い精度を達成した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.092554770996391
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Taint analysis is a security analysis technique used to track the flow of potentially dangerous data through an application and its dependent libraries. Investigating why certain unexpected flows appear and why expected flows are missing is an important sensemaking process during end-user taint analysis. Existing taint analysis tools often do not provide this end-user debugging capability, where developers can ask why, why-not, and what-if questions about dataflows and reason about the impact of configuring sources and sinks, and models of 3rd-party libraries that abstract permissible and impermissible data flows. Furthermore, a tree-view or a list-view used in existing taint-analyzer's visualization makes it difficult to reason about the global impact on connectivity between multiple sources and sinks. Inspired by the insight that sensemaking tool-generated results can be significantly improved by a QA inquiry process, we propose TraceLens, a first end-user question-answer style debugging interface for taint analysis. It enables a user to ask why, why-not, and what-if questions to investigate the existence of suspicious flows, the non-existence of expected flows, and the global impact of third-party library models. TraceLens performs speculative what-if analysis, to help a user in debugging how different connectivity assumptions affect overall results. A user study with 12 participants shows that participants using TraceLens achieved 21% higher accuracy on average, compared to CodeQL. They also reported a 45% reduction in mental demand (NASA-TLX) and rated higher confidence in identifying relevant flows using TraceLens.
- Abstract（参考訳）: Taint Analysisは、アプリケーションとその依存ライブラリを通して潜在的に危険なデータの流れを追跡するために使用されるセキュリティ分析技術である。
ある種の予期せぬフローがなぜ出現し、予想されるフローが欠落しているかを調べることは、エンドユーザー・テナント分析において重要な意味付けプロセスである。
既存のテナント分析ツールは、このエンドユーザデバッグ機能を提供していないことが多く、開発者はなぜ、なぜ、何故、何故、データフローがソースやシンクの設定に与える影響について、また、許容できないデータフローを抽象化するサードパーティライブラリのモデルについて質問することができる。
さらに、既存のtaint-analyzerの視覚化に使用されるツリービューやリストビューは、複数のソースとシンク間の接続性に対する世界的影響を説明できない。
そこで本研究では,触覚ツール生成結果がQA調査プロセスによって大幅に改善されるという知見に触発されて,最初のエンドユーザー質問応答型デバッグインターフェースであるTraceLensを提案する。
疑わしいフローの存在、期待されるフローの非存在、そしてサードパーティのライブラリーモデルによる世界的影響を調べるために、なぜ、なぜ、何なのか、といった質問をユーザが行うことができる。
TraceLensは、ユーザがさまざまな接続仮定が全体的な結果にどのように影響するかをデバッグするのを助けるために、投機的なWhat-if分析を実行する。
12人の参加者によるユーザ調査によると、TraceLensを使用する参加者は、CodeQLと比較して平均で21%高い精度を達成した。
彼らはまた、精神的な需要(NASA-TLX)の45%削減を報告し、TraceLensを使用して関連するフローを識別する信頼性を高く評価した。
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