Notice bibliographique
Résumé
Improving system security during the design phase is challenging but can be costeffective in the long run.Security metrics are a way to measure and manage a system's ability to minimize possible attack opportunities.While several designlevel security metrics exist to evaluate vulnerabilities in system design, it is unclear which metrics provide a sound scientific basis for their characterization.Lack of security knowledge among average development teams and the lack of tool support are additional challenges.In this work, we present a data-driven approach for the security evaluation of system designs to address the above challenges.The approach aims to incrementally improve system security and decision-making at design time.We integrate the attack surface metric which we found to be sound in our evaluation of widely-used security metrics and leverage external data sources to characterize the structural security posture of software systems.Several tools are developed to automate the approach.This work began with an ambitious vision to help organizations develop secure systems and to provide tools that they can use to apply our findings.This work would not have been possible in such a short time frame without the unwavering support, encouragement, and guidance from my supervisor Professor Jason Jaskolka.I also express my deepest gratitude to Professor George Yee who volunteered to collaborate on this work and whose input and guidance played a pivotal role in the success of this work.I also thank Andrew Pullin who helped us make Compass toolkit a reality.I express my sincere gratitude to Professor James Green who played a critical role in advancing my research career.His willingness to enable me to explore and apply my ideas, however ambitious they may be, allowed me to further my learning and impact the community in more ways than one.I
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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 | 0,015 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».