論文の概要: Cargo Sherlock: An SMT-Based Checker for Software Trust Costs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.12553v1
- Date: Sun, 14 Dec 2025 04:59:10 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-12-16 17:54:56.312538
- Title: Cargo Sherlock: An SMT-Based Checker for Software Trust Costs
- Title(参考訳): Cargo Sherlock: SMTベースのソフトウェア信頼コストチェッカー
- Authors: Muhammad Hassnain, Anirudh Basu, Ethan Ng, Caleb Stanford,
- Abstract要約: 本稿では,サードパーティソフトウェア依存の信頼度を定量化するための公式な枠組みを提案する。
ソフトウェア分析ツールとメタデータからのデータを使用して、ソフトウェア依存関係の1次リレーショナルモデルを構築します。
私たちはこれらのアイデアを、Rustライブラリ(クラテス)をターゲットにしたCargo Sherlockに実装しています。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Supply chain attacks threaten open-source software ecosystems. This paper proposes a formal framework for quantifying trust in third-party software dependencies that is both formally checkable - formalized in satisfiability modulo theories (SMT) - while at the same time incorporating human factors, like the number of downloads, authors, and other metadata that are commonly used to identify trustworthy software in practice. We use data from both software analysis tools and metadata to build a first-order relational model of software dependencies; to obtain an overall "trust cost" combining these factors, we propose a formalization based on the minimum trust problem which asks for the minimum cost of a set of assumptions which can be used to prove that the code is safe. We implement these ideas in Cargo Sherlock, targeted for Rust libraries (crates), incorporating a list of candidate assumptions motivated by quantifiable trust metrics identified in prior work. Our evaluation shows that Cargo Sherlock can be used to identify synthetically generated supply chain attacks and known incidents involving typosquatted and poorly AI-maintained crates, and that its performance scales to Rust crates with many dependencies.
- Abstract(参考訳): サプライチェーン攻撃は、オープンソースのソフトウェアエコシステムを脅かす。
本稿では, ダウンロード数, 著者数, 信頼性の高いソフトウェアを識別するメタデータなど, 人的要因を取り入れつつ, 形式的に検証可能な, 満足度変調理論(SMT)を定式化した, サードパーティソフトウェア依存関係の信頼度を定量化する形式的枠組みを提案する。
我々は、ソフトウェア分析ツールとメタデータの両方から得られたデータを用いて、ソフトウェア依存の1次関係モデルを構築する。これらの要因を組み合わせた総合的な「信頼コスト」を得るため、コードの安全性を証明するために使用できる一連の仮定の最小コストを求める最小信頼問題に基づく形式化を提案する。
私たちはこれらのアイデアを,Rustライブラリ(クラテス)をターゲットにしたCargo Sherlockに実装しています。
我々の評価によると、Cargo Sherlockは、シンボクテッドでAIのメンテナンスが不十分なクレートを含む、合成生成されたサプライチェーン攻撃や既知のインシデントを識別するために使用することができ、そのパフォーマンスは、多くの依存関係を持つRustクレートにスケール可能である。
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