Emerging Issues in Responsible Vulnerability Disclosure.
Notice bibliographique
Résumé
Security vulnerability in software is the primary reason for security breaches, and an important challenge for IT professionals is how to manage the disclosure of vulnerability information. The IT security community has proposed several disclosure policies, such as full vendor, immediate public and hybrid, and has debated which of these should be adopted by coordinating agencies such as CERT. Our early study (Cavusoglu et al. 2004a) analyzed the optimal disclosure policy that minimizes social loss when vulnerability affects only one software vendor. In this paper, we extend our early work into three directions in order to sled light on current issues in vulnerability disclosure process. (i) When the vulnerability affects multiple vendors, we show that the coordinator's optimal policy cannot ensure that every vendor will release a patch. However, when the optimal policy does elicit a patch from each vendor, we show that the coordinator's grace period in the multiple vendor case falls between the grace periods that it would set individually for the vendors in the single vendor case. (ii) We analyze the impact of an early discovery, which can be encouraged with proper incentive mechanisms, on the release time of the patch, the grace period, and the social welfare. (iii) We also investigate the impact of an early warning system that provides privileged vulnerability information to selected users before the release of a patch for the vulnerability on the social welfare. Finally, we explore the several policy implications of our results and their relationship with current disclosure practices.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,021 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,016 |
| Communication savante | 0,010 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».