Empirical Analysis of Security Vulnerabilities in Python Packages
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Software ecosystems play an important role in modern software development, providing an open platform of reusable packages that speed up and facilitate development tasks. However, this level of code reusability supported by software ecosystems also makes the discovery of security vulnerabilities much more difficult, as software systems depend on an increasingly high number of packages. Recently, security vulnerabilities in the npm ecosystem, the ecosystem of Node.js packages, have been studied in the literature. As different software ecosystems embodied different programming languages and particularities, we argue that it is also important to study other popular programming languages to build stronger empirical evidence about vulnerabilities in software ecosystems.In this paper, we present an empirical study of 550 vulnerability reports affecting 252 Python packages in the Python ecosystem (PyPi). In particular, we study the propagation and life span of security vulnerabilities, accounting for how long they take to be discovered and fixed. Our findings show that the discovered vulnerabilities in Python packages are increasing over time, and they take more than 3 years to be discovered. The majority of these vulnerabilities (50.55%) are only fixed after being publicly announced, giving ample time for attackers exploitation. We find similarities in some characteristics of vulnerabilities in PyPi and npm and divergences that can be attributed to specific PyPi policies. By leveraging our findings, we provide a series of implications that can help the security of software ecosystems by improving the process of discovering, fixing and managing package vulnerabilities.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle