An empirical study on vulnerability disclosure management of open source software systems
Notice bibliographique
Résumé
Vulnerability disclosure is critical for ensuring the security and reliability of open source software (OSS). However, in practice, many vulnerabilities are reported and discussed on public platforms before being formally disclosed, posing significant risks to vulnerability management. Inadequate vulnerability disclosure can expose users to security threats and severely impact the stability and reliability of software systems. For example, prior work shows that over 21% of CVEs are publicly discussed before a patch is released. Despite its importance, we still lack clarity on the vulnerability disclosure practices adopted by open source communities and the preferences of practitioners regarding vulnerability management. To fill this gap, we analyzed the vulnerability disclosure practices of 8,073 OSS projects spanning from 2017 to 2023. We then conducted an empirical study by surveying practitioners about their preferences and recommendations in vulnerability disclosure management. Finally, we compared the survey results with the actual vulnerability practice observed within the OSS projects. Our results show that while over 80% of practitioners support Coordinated Vulnerability Disclosure (CVD), only 55% of vulnerabilities conform to CVD in practice. Although only 20% of practitioners advocate discussions before disclosure, 42% of vulnerabilities are discussed in issue reports before their disclosure. This study reveals the vulnerability management practices in OSS, provides valuable guidance to OSS owners, and highlights potential directions to improve the security of OSS platforms.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».