Notice bibliographique
Résumé
General-purpose software specification languages are introduced to model software by providing a better understanding of their characteristics. Nevertheless, these languages may fail to model some nonfunctional requirements such as security and safety. The necessity for simplifying the specification of nonfunctional requirements led to the development of domain-specific languages (e.g., attack description languages). Attack languages are employed to specify intrusion detection related aspects like intrusion signatures, normal behavior, alert correlation, and so forth. They provide language constructs and libraries that simplify the specification of the aforementioned intrusion detection aspects. Attack languages are used heavily due to the rapid growth of computer intrusions. The current trend in software development is to develop the core functionalities of the software based on the requirements expressed in general-purpose software specification languages. Then, attack languages and other security mechanisms are used to deal with security requirements. However, using two sets of languages may result in several disadvantages such as redundant and conflicting requirements (e.g., usability vs. security). Moreover, incorporating security at the latter stages of a software life cycle is more difficult and time consuming. Many research works propose the unification and reconciliation of software engineering and security engineering in various directions. These research efforts aim to enable developers to use the current software engineering tools and techniques to specify security requirements. In this chapter, we present a study on the classification of software specification languages and discuss the current state of the art regarding attack languages. Specification languages are categorized based on their features and their main purposes. A detailed comparison among attack languages is provided. We show the example extensions of the two software specification languages to include some features of the attack languages. We believe that extending certain types of software specification languages to express security aspects like attack descriptions is a major step towards unifying software and security engineering.
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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 | 0,006 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,006 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,005 |
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 ».