論文の概要: Vulnerability Abundance: A formal proof of infinite vulnerabilities in code
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.07539v1
- Date: Wed, 08 Apr 2026 19:30:53 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-04-10 18:34:05.528766
- Title: Vulnerability Abundance: A formal proof of infinite vulnerabilities in code
- Title(参考訳): Vulnerability Abundance: コードの無限の脆弱性の正式な証明
- Authors: Eireann Leverett, Jeroen van der Ham-de Vos,
- Abstract要約: 本稿では,1つのCプログラムであるemphVulnerability Factoryが,独立したCVE指定可能なソフトウェア脆弱性の無数に無限であることを示す。
脆弱性量の測定とソフトウェアデプロイメントとのインタラクションは、脆弱性防止とサイバーリスク分析の両方に実用的価値がある、と我々は主張する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We present a constructive proof that a single C program, the \emph{Vulnerability Factory}, admits a countably infinite set of distinct, independently CVE-assignable software vulnerabilities. We formalise the argument using elementary set theory, verify it against MITRE's CVE Numbering Authority counting rules, sketch a model-checking analysis that corroborates unbounded vulnerability generation, and provide a Turing-machine characterisation that situates the result within classical computability theory. We then contextualise this result within the long-running debate on whether undiscovered vulnerabilities in software are \emph{dense} or \emph{sparse}, and introduce the concept of \emph{vulnerability abundance}: a quantitative analogy to chemical elemental abundance that describes the proportional distribution of vulnerability classes across the global software corpus. Because different programming languages render different vulnerability classes possible or impossible, and because language popularity shifts over time, vulnerability abundance is neither static nor uniform. Crucially, we distinguish between infinite \emph{vulnerabilities} and the far smaller set of \emph{exploits}: empirical evidence suggests that fewer than 6\% of published CVEs are ever exploited in the wild, and that exploitation frequency depends not only on vulnerability abundance but on the market share of the affected software. We argue that measuring vulnerability abundance, and its interaction with software deployment, has practical value for both vulnerability prevention and cyber-risk analysis. We conclude that if one programme can harbour infinitely many vulnerabilities, the set of all software vulnerabilities is necessarily infinite, and we suggest the Vulnerability Factory may serve as a reusable proof artifact, a foundational `test object',for future formal results in vulnerability theory.
- Abstract(参考訳): 一つのCプログラムである \emph{Vulnerability Factory} が、独立にCVE指定可能なソフトウェア脆弱性の無数の無限集合を許容する構成的証明を示す。
基本集合論を用いて議論を定式化し,MITRE の CVE ナンバーズ・オーソリティ (CVE Numbering Authority) のカウントルールに対して検証し,非有界な脆弱性発生を裏付けるモデルチェック解析をスケッチし,古典計算可能性理論における結果を満たすチューリングマシン特性化を提案する。
次に、ソフトウェアにおける未発見の脆弱性が \emph{dense} なのか \emph{sparse} なのかという長期にわたる議論の中で、この結果をコンテキスト化し、グローバルソフトウェアコーパス全体にわたる脆弱性クラスの比例分布を記述する化学元素量に対する定量的な類似である \emph{vulnerability abundance} の概念を紹介します。
異なるプログラミング言語が異なる脆弱性クラスをレンダリングできるか不可能にしているため、言語の人気は時間とともに変化しているため、脆弱性は静的でも均一でもない。
実証的な証拠は、公表されたCVEの65%未満が野生で利用されており、エクスプロイトの頻度は脆弱性の量だけでなく、影響を受けるソフトウェアのマーケットシェアにも依存していることを示唆している。
脆弱性量の測定とソフトウェアデプロイメントとのインタラクションは、脆弱性防止とサイバーリスク分析の両方に実用的価値がある、と我々は主張する。
1つのプログラムが無限に多くの脆弱性を扱えるなら、ソフトウェア脆弱性の集合は必然的に無限であり、我々は脆弱性論の形式的な結果を得るために、脆弱性ファクトリーが再利用可能な証明アーティファクトである'テストオブジェクト'として機能することを示唆する。
関連論文リスト
- Towards Predicting Multi-Vulnerability Attack Chains in Software Supply Chains from Software Bill of Materials Graphs [1.628589561701473]
本稿では,新しいSBOMによるグラフ学習手法を用いて,マルチハザーバビリティアタックチェーンの学習に基づく新たな研究方向を提案する。
これにより、SBOM構造とスキャナ出力を、フラットな脆弱性リストではなく、依存性に制約のあるエビデンスグラフとして扱う。
我々は、コンポーネントが少なくとも1つの既知の脆弱性と関連付けられているかどうかを予測するために、異種グラフ注意ネットワーク(HGAT)を訓練する。
我々は、脆弱性の発見を、文書化されたマルチハザーバビリティチェーンでトレーニングされた軽量Multi-Layer Perceptron(MLP)ニューラルネットワークを用いて、CVE-Pairリンク予測として表している。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-04-04T17:29:39Z) - Cascaded Vulnerability Attacks in Software Supply Chains [1.628589561701473]
本稿では,SBOMによるセキュリティ分析手法とツールに対する新しいアプローチを提案する。
我々は,スキャナ出力を独立したレコードとして扱うのではなく,依存関係構造上の脆弱性関係をモデル化する。
次に、不均一グラフ注意ネットワーク(HGAT)をトレーニングして、あるコンポーネントが少なくとも1つの既知の脆弱性と関連付けられているかどうかを予測する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-01-28T01:31:09Z) - What Do They Fix? LLM-Aided Categorization of Security Patches for Critical Memory Bugs [46.325755802511026]
我々は、LLM(Large Language Model)と細調整された小言語モデルに基づく2つのアプローチを統合するデュアルメタルパイプラインであるLMを開発した。
LMは、OOBまたはUAFの脆弱性に対処する最近のLinuxカーネルのパッチ5,140のうち111つを、手作業による検証によって90の正の正が確認された。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-09-26T18:06:36Z) - CyberGym: Evaluating AI Agents' Real-World Cybersecurity Capabilities at Scale [45.97598662617568]
我々は188のソフトウェアプロジェクトにわたる1,507の実際の脆弱性を特徴とする大規模ベンチマークであるCyberGymを紹介した。
我々はCyberGymが35のゼロデイ脆弱性と17の歴史的不完全なパッチを発見できることを示した。
これらの結果は、CyberGymは、サイバーセキュリティにおけるAIの進歩を測定するための堅牢なベンチマークであるだけでなく、直接的な現実世界のセキュリティ効果を生み出すためのプラットフォームでもあることを強調している。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-06-03T07:35:14Z) - Reformulation is All You Need: Addressing Malicious Text Features in DNNs [53.45564571192014]
本稿では,敵攻撃とバックドア攻撃の両方に対して有効な,統一的かつ適応的な防御フレームワークを提案する。
我々のフレームワークは、様々な悪意あるテキスト機能において、既存のサンプル指向の防御基準よりも優れています。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-02-02T03:39:43Z) - 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) - SecureFalcon: Are We There Yet in Automated Software Vulnerability Detection with LLMs? [3.566250952750758]
SecureFalconは、Falcon-40Bモデルから派生した1億1100万のパラメータしか持たない革新的なモデルアーキテクチャである。
SecureFalconはバイナリ分類で94%の精度、マルチクラス化で最大92%、即時CPU推論時間を実現している。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-13T08:34:09Z) - Learning to Quantize Vulnerability Patterns and Match to Locate
Statement-Level Vulnerabilities [19.6975205650411]
さまざまな脆弱性パターンを表す量子化されたベクトルで構成される脆弱性コードブックが学習される。
推論の間、コードブックは、すべての学習パターンにマッチし、潜在的な脆弱性の存在を予測するために反復される。
提案手法は188,000以上のC/C++関数からなる実世界のデータセットに対して広範に評価された。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-26T04:13:31Z) - DRSM: De-Randomized Smoothing on Malware Classifier Providing Certified
Robustness [58.23214712926585]
我々は,マルウェア検出領域の非ランダム化スムース化技術を再設計し,DRSM(De-Randomized Smoothed MalConv)を開発した。
具体的には,実行可能ファイルの局所構造を最大に保ちながら,逆数バイトの影響を確実に抑制するウィンドウアブレーション方式を提案する。
私たちは、マルウェア実行ファイルの静的検出という領域で、認証された堅牢性を提供する最初の人です。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-20T17:25:22Z) - Multi-context Attention Fusion Neural Network for Software Vulnerability
Identification [4.05739885420409]
ソースコードのセキュリティ脆弱性の共通カテゴリのいくつかを効率的に検出することを学ぶディープラーニングモデルを提案する。
モデルは、学習可能なパラメータの少ないコードセマンティクスの正確な理解を構築します。
提案したAIは、ベンチマークされたNIST SARDデータセットから特定のCWEに対して98.40%のF1スコアを達成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-19T11:50:36Z) - 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。