從函式庫依賴和原始碼演化預測軟體選擇的風險：一個預測安全漏洞的模型

核心概念

本文提出了一種基於軟體函式庫依賴和原始碼演化來預測未來安全漏洞可能性模型，旨在幫助開發者在軟體開發過程中做出更安全的決策。

摘要

研究論文摘要

標題： 從函式庫依賴和原始碼演化預測軟體選擇的風險：一個預測安全漏洞的模型

作者： Carlos E. Budde, Ranindya Paramitha, and Fabio Massacci

期刊： ACM

出版年份： 2024

研究目標： 本文旨在探討是否可以透過量化指標來預測軟體專案在未來面臨安全漏洞的可能性。

方法：

• 作者提出了「時間依賴樹」(TDT) 的概念，將傳統的軟體依賴樹與時間因素結合，以捕捉軟體演化的過程。
• 他們開發了一種基於概率密度函數 (PDF) 的方法，用於估計特定函式庫實例在未來出現漏洞的概率。
• 這些 PDF 透過分析大量開源軟體專案的歷史漏洞數據和程式碼指標來擬合。
• 最後，他們將這些 PDF 整合到 TDT 中，以預測整個軟體專案在未來遭遇漏洞的可能性。

主要發現：

• 研究結果表明，透過分析軟體函式庫的程式碼演化和依賴關係，可以有效地預測未來出現漏洞的可能性。
• 作者提出的模型能夠量化這些風險，並提供可操作的指標，例如建議更新或替換特定函式庫。

主要結論：

• 軟體漏洞預測是一個可行的研究方向，可以為軟體開發者提供有價值的資訊，以提高軟體安全性。
• TDT 和基於 PDF 的方法為漏洞預測提供了一個有效且可擴展的框架。

意義：

• 這項研究為軟體安全領域做出了重要貢獻，提供了一種實用的方法來預測和減輕軟體漏洞的風險。

限制和未來研究：

• 本文主要關注開源軟體專案，未來研究可以探討如何將該模型應用於封閉原始碼軟體。
• 作者建議進一步研究如何將其他因素（例如開發團隊的經驗和安全實務）納入模型中，以提高預測的準確性。

統計資料

75% 的商業軟體程式碼庫是由開源軟體函式庫組成。
xstream:1.4.17 在發佈約三個月後，出現了一個嚴重漏洞 CVE-2021-39139 (CVSS 評分 8.8)。

引述

«use a tailored threat model during the product development stage to address all potential threats to a system [...] from the
preliminary stages of design and development, through customer deployment and maintenance »
«distinguishing vulnerabilities that are exploited in the wild and thus may be prioritized for remediation»
«leverages 1,477 features for predicting exploitation»

從以下內容提煉的關鍵洞見

Forecasting the risk of software choices: A model to foretell security vulnerabilities from library dependencies and source code evolution

by Carlos E. Bu... 於 arxiv.org 11-19-2024

https://arxiv.org/pdf/2411.11202.pdf

深入探究

如何將該模型整合到現有的軟體開發流程中，例如持續整合和持續交付 (CI/CD) 流程？

將漏洞預測模型整合到 CI/CD 流程中，可以更早地發現潛在的安全風險，並採取相應的措施。以下是一些整合方法：

整合至軟體組態管理 (SCM) 系統： 在程式碼提交階段，利用模型分析程式碼變更，評估其引入新漏洞的可能性。若預測風險過高，則可觸發警報，提醒開發者進行審查或採取其他預防措施。
整合至建構流程： 在建構階段，利用模型分析軟體專案的依賴關係，評估其引入已知漏洞的可能性。若發現高風險依賴，則可自動更新至較安全的版本，或阻止建構流程繼續執行。
整合至部署流程： 在部署階段，利用模型分析軟體專案的整體安全狀況，評估其在生產環境中遭受攻擊的可能性。若預測風險過高，則可延遲部署，或採取其他安全強化措施。

此外，還可以將模型的預測結果整合到專案管理工具中，例如看板或問題追蹤系統，以便開發團隊更直觀地了解專案的安全狀況，並及時處理潛在的風險。

是否可以利用機器學習技術來進一步提高漏洞預測模型的準確性和效率？

是的，機器學習技術可以應用於漏洞預測模型，以提高其準確性和效率。以下是一些應用方向：

特徵工程： 利用機器學習技術，可以從程式碼、版本控制系統、依賴關係等數據中自動提取更豐富、更具代表性的特徵，例如程式碼複雜度、開發者經驗、程式碼變更頻率等，從而提高模型的預測能力。
模型訓練： 可以利用更先進的機器學習算法，例如深度學習、強化學習等，來訓練漏洞預測模型，以提高模型的準確性和泛化能力。
模型優化： 可以利用機器學習技術，例如超參數優化、模型融合等，來優化漏洞預測模型，以提高模型的效率和可擴展性。

然而，需要注意的是，機器學習技術並非萬能藥。在應用機器學習技術時，需要仔細考慮數據質量、模型選擇、過擬合等問題，以確保模型的可靠性和有效性。

軟體開發者應該在多大程度上依賴漏洞預測模型來做出決策？模型的預測結果是否會導致過度工程或過於保守的開發實務？

軟體開發者應將漏洞預測模型視為輔助決策的工具，而非完全依賴其結果。模型的預測結果可以提供有價值的參考資訊，但最終的決策仍需結合實際情況，綜合考慮安全風險、開發成本、時間壓力等因素。
過度依賴模型預測結果，可能會導致以下問題：

過度工程： 若過於追求消除所有潛在風險，可能會導致開發者投入過多精力處理低風險問題，而忽略了其他更重要的開發任務。
過於保守： 若過於擔心模型預測的風險，可能會導致開發者放棄一些創新性的功能或技術，從而影響軟體產品的競爭力。

因此，開發者應在安全風險和開發效率之間取得平衡，避免過度依賴模型預測結果，而應將其作為輔助決策的參考依據。同時，開發團隊也應建立完善的安全審查機制，並加強安全意識培訓，以降低軟體產品的安全風險。