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Enregistrement W7132999523

Towards Identifying Vulnerabilities with Delayed Patching and Public Disclosure in Open-Source Communities

2024· dissertation· W7132999523 sur OpenAlexaff
Arjun Sridharkumar

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2024
Typedissertation
Langue
DomaineComputer Science
ThématiqueInformation and Cyber Security
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVulnerability (computing)HackerSecure codingSet (abstract data type)Full disclosureVulnerability assessmentQualitative analysisVulnerability management
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The number of open-source software (OSS) projects has been increasing over the last few years. OSS projects are widely used either directly or as a nth dependency. However, OSS projects also have an increasing trend of vulnerabilities. These vulnerabilities are not effectively managed with consideration to timely patching and disclosures, ultimately leading to exploits. Moreover, due to the nature of OSS, the activities, including code changes, discussions, etc, are available to the public and thus can be monitored by malicious hackers to create exploits. Further, there is a large time gap between the vulnerability reporting, discussion, patching, and disclosure stages, which can be misused to create exploits. In this Master’s Thesis, we explore the mismanagement of vulnerabilities, particularly delays in the disclosures and patching process. Further, we analyze the vulnerabilities with extremely large gaps (i.e., more than 365 days and term them as“Delinquent Vulnerabilities”) between the reporting, discussion, and disclosure stages with the help of a thorough qualitative analysis to find the underlying reasons for the delays. We further evaluate the state-of-the-art (SOTA)vulnerability detection models on the collected set of these extremely delayed vulnerabilities. Further, we perform qualitative analysis on the delinquent vulnerabilities not detected by SOTA to derive insights for formulating strategies for more efficient detection of vulnerabilities. Accordingly, we develop a novel vulnerability detection approach.“DelinquentVulnDetector” that incorporates multiple types of artifacts observed during the vulnerability lifecycle to capture a combined representation for vulnerability detection. Lastly, we evaluate DelinquentVulnDetector along with the SOTA on a set of 275 vulnerabilities, wherein DelinquentVulnDetector detects 196 vulnerabilities while all the SOTAs combined can detect 182 DCVEs.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,068
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0100,004
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,291 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
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Résumé présentoui

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