論文の概要: State-of-the-Art in Software Security Visualization: A Systematic Review
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.20385v1
- Date: Mon, 22 Sep 2025 09:21:30 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-26 20:58:12.48904
- Title: State-of-the-Art in Software Security Visualization: A Systematic Review
- Title（参考訳）: ソフトウェアセキュリティの可視化の最先端:システムレビュー
- Authors: Ishara Devendra, Chaman Wijesiriwardana, Prasad Wimalaratne,
- Abstract要約: ソフトウェアセキュリティの可視化は、脅威インテリジェンスやコンプライアンス監視を含む、サイバーセキュリティの技術的な複雑さと、視覚分析を組み合わせたものだ。
セキュリティ上の懸念を分析し解釈する従来のテキストベースおよび数値的手法は、ますます効果が低下する。
この体系的なレビューは、ソフトウェアセキュリティの可視化に関する最近の60以上の重要な研究論文を調査している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Software security visualization is an interdisciplinary field that combines the technical complexity of cybersecurity, including threat intelligence and compliance monitoring, with visual analytics, transforming complex security data into easily digestible visual formats. As software systems get more complex and the threat landscape evolves, traditional text-based and numerical methods for analyzing and interpreting security concerns become increasingly ineffective. The purpose of this paper is to systematically review existing research and create a comprehensive taxonomy of software security visualization techniques through literature, categorizing these techniques into four types: graph-based, notation-based, matrix-based, and metaphor-based visualization. This systematic review explores over 60 recent key research papers in software security visualization, highlighting its key issues, recent advancements, and prospective future research directions. From the comprehensive analysis, the two main areas were distinctly highlighted as extensive software development visualization, focusing on advanced methods for depicting software architecture: operational security visualization and cybersecurity visualization. The findings highlight the necessity for innovative visualization techniques that adapt to the evolving security landscape, with practical implications for enhancing threat detection, improving security response strategies, and guiding future research.
- Abstract（参考訳）: ソフトウェアセキュリティの可視化は、脅威インテリジェンスやコンプライアンス監視など、サイバーセキュリティの技術的な複雑さを視覚分析と組み合わせ、複雑なセキュリティデータを容易に消化可能な視覚形式に変換する、学際的な分野である。
ソフトウェアシステムが複雑化し、脅威の状況が進化するにつれて、セキュリティ上の懸念を分析して解釈する従来のテキストベースおよび数値的手法は、ますます非効率になる。
本研究の目的は,既存の研究を体系的にレビューし,文献によるソフトウェアセキュリティ可視化技術の包括的分類を作成し,これらの手法をグラフベース,表記ベース,行列ベース,メタファベースの4つのタイプに分類することである。
この体系的なレビューでは、ソフトウェアセキュリティの可視化に関する60以上の重要な研究論文を取り上げ、その重要な問題、最近の進歩、将来的な研究の方向性を強調している。
包括的な分析から、この2つの主要な領域は、ソフトウェアアーキテクチャを描写する高度な手法である運用セキュリティの可視化とサイバーセキュリティの可視化に焦点を当てた、広範なソフトウェア開発の可視化として明確に強調された。
この発見は、脅威検出の強化、セキュリティ対応戦略の改善、将来の研究の指導など、進化するセキュリティランドスケープに適応する革新的な可視化技術の必要性を強調している。
関連論文リスト
- A Systematic Survey of Model Extraction Attacks and Defenses: State-of-the-Art and Perspectives [65.3369988566853]
近年の研究では、敵が対象モデルの機能を複製できることが示されている。
モデル抽出攻撃は知的財産権、プライバシー、システムのセキュリティに脅威をもたらす。
本稿では,攻撃機構,防衛手法,計算環境に応じてMEAを分類する新しい分類法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-08-20T19:49:59Z) - Information Security Based on LLM Approaches: A Review [3.292159069489852]
大規模言語モデル(LLM)は、情報セキュリティの分野で幅広い応用可能性を示している。
本稿では,ニューラルネットワークとTransformerアーキテクチャに基づいて,大規模言語モデルの技術的基盤を分析する。
大規模言語モデリングの導入は,検出精度の向上とセキュリティシステムの誤警報率の低減に有効である。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-07-24T09:09:36Z) - SoK: Advances and Open Problems in Web Tracking [71.54586748169943]
Webトラッキングは、パーソナライズされた広告とコンバージョン追跡を可能にする、広範かつ不透明なプラクティスである。
Webトラッキングは、広告業界の変化、ブラウザによるアンチトラッキング対策の導入、新たなプライバシー規制の実施などによって、かつての世代の変革が進んでいる。
このシステム化・オブ・ナレッジ(SoK)は、この幅広い研究を統合することを目的としており、近代的で急速に進化するWebトラッキングのランドスケープを形成するための技術的なメカニズム、対策、および規制の包括的概要を提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-06-16T23:30:54Z) - Security through the Eyes of AI: How Visualization is Shaping Malware Detection [12.704411714353787]
マルウェアの検出と分類に応用された既存の可視化に基づくアプローチを評価する。
このフレームワーク内では、マルウェア検出パイプラインの重要な段階にわたる最先端のアプローチを分析する。
我々は、可視化ベースのアプローチにおける主な課題を明らかにし、この重要な分野における進歩と将来的な方向性についての洞察を提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-05-12T13:53:56Z) - A Survey on (M)LLM-Based GUI Agents [62.57899977018417]
グラフィカルユーザインタフェース (GUI) エージェントは、人間とコンピュータのインタラクションにおいて、トランスフォーメーションパラダイムとして登場した。
大規模言語モデルとマルチモーダル学習の最近の進歩は、デスクトップ、モバイル、Webプラットフォーム全体でGUI自動化に革命をもたらした。
本調査では, 正確な要素位置決定, 効果的な知識検索, 長期計画, 安全に配慮した実行制御など, 重要な技術的課題を明らかにする。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-03-27T17:58:31Z) - Charting a Path to Efficient Onboarding: The Role of Software
Visualization [49.1574468325115]
本研究は,ソフトウェアビジュアライゼーションツールを用いたマネージャ,リーダ,開発者の親しみやすさを探求することを目的としている。
本手法は, 質問紙調査と半構造化面接を用いて, 実践者から収集したデータの量的, 質的分析を取り入れた。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-17T21:30:45Z) - Towards an Improved Understanding of Software Vulnerability Assessment
Using Data-Driven Approaches [0.0]
この論文は、ソフトウェア脆弱性評価のための知識と自動化のサポートを提供することによって、ソフトウェアセキュリティの分野を前進させる。
主な貢献は、知識の体系化と、新しいデータ駆動技術群である。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-07-24T10:22:28Z) - 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)
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。