Einführung von SOSK: Ein Tool für Software-Sicherheitsberichte
SOSK hilft Nutzern, Keywords aus Software-Sicherheitsberichten zu verfolgen und zu extrahieren.
Phong Minh Vu, Tung Thanh Nguyen
― 6 min Lesedauer
Inhaltsverzeichnis
- Die Herausforderung beim Verfolgen von Sicherheitsberichten
- SOSK vorstellen
- So funktioniert SOSK
- Funktionen von SOSK
- Indizieren
- Verfolgen
- SOSK bewerten
- Beobachtete Trends
- Tatsächliche Beschreibungen der Sicherheitsprobleme
- Neue Themen in der Software-Sicherheit
- Frühere Forschungen zur Software-Sicherheit
- Fazit
- Originalquelle
- Referenz Links
Jeden Tag gibt's viele Vorfälle in Bezug auf Software-Sicherheit. Manche davon sind klein und nicht schädlich, aber andere können massive finanzielle Verluste oder sogar Auswirkungen auf das Leben von Leuten haben. Deswegen ist es wichtig, dass Sicherheitsforscher, Ingenieure und andere Tech-Leute immer über die neuesten Sicherheitsprobleme informiert sind. Leider ist das eine harte Aufgabe, denn jeden Monat kommen tausende neue Software-Sicherheitsberichte raus. Allein 2023 wurden fast 30.000 neue Einträge in die Common Vulnerability and Exposure (CVE)-Datenbank aufgenommen, die eine Hauptquelle für Software-Sicherheitsanfälligkeiten ist.
Die Herausforderung beim Verfolgen von Sicherheitsberichten
Die CVE-Website hat eine einfache Suchfunktion, mit der Nutzer Berichte nach spezifischen Schlüsselwörtern suchen können. Aber diese Suche kann schwierig sein, da die Nutzer alle relevanten Begriffe für ihr Interessengebiet kennen müssen. Die meisten Leute wissen vielleicht nicht alle Begriffe, nach denen sie suchen sollten, was das Finden der richtigen Berichte zur Herausforderung macht.
SOSK vorstellen
Um dieses Problem anzugehen, präsentieren wir SOSK, ein Tool, das speziell entwickelt wurde, um Schlüsselwörter aus Software-Sicherheitsberichten zu verfolgen und zu extrahieren. SOSK ermöglicht es Nutzern, eine Reihe von Sicherheitsberichten herunterzuladen und zu importieren. Es verarbeitet diese Dokumente und identifiziert wichtige Begriffe. Durch die Analyse der Beziehungen zwischen diesen Schlüsselwörtern kann SOSK die Liste der Schlüsselwörter basierend auf einem kleineren Input des Nutzers erweitern oder verfeinern. Das bedeutet, dass Nutzer Themen von Interesse definieren und leicht relevante Sicherheitsberichte finden können.
So funktioniert SOSK
SOSK ist als ein System zum Verwalten von Dokumenten aufgebaut. Es hat drei Hauptteile:
- Dokumentenablage (DS): Das ist eine lokale Datenbank, in der die importierten Sicherheitsberichte aufbewahrt werden. Jeder Bericht enthält wichtige Details wie das Erstellungsdatum und den Inhalt.
- Schlüsselwort-Wörterbuch (KD): Hier werden Schlüsselwörter gespeichert, die SOSK aus den Berichten extrahiert. Schlüsselwörter werden mit ihrem Textwert, einer Punktzahl, die ihre Wichtigkeit zeigt, und einem Einbettungsvektor aus Zahlen gespeichert.
- Index-Mapping (IX): Das verbindet die Schlüsselwörter mit den Dokumenten, die sie enthalten, und macht es leichter zu finden, wo Schlüsselwörter in den Berichten auftauchen.
Das Schlüsselwort-Wörterbuch enthält nicht nur allgemeine englische Wörter, sondern auch spezifische Begriffe zur Software-Sicherheit. Nutzer können auch ihre eigenen Listen von Schlüsselwörtern hinzufügen, um das Tool zu verbessern.
Funktionen von SOSK
SOSK hat zwei Hauptfunktionen: Indizieren und Verfolgen.
Indizieren
Wenn Nutzer Sicherheitsberichte in SOSK importieren, verwandelt es zuerst den Text in ein einfacheres Format. Das bedeutet, dass der Text kleingeschrieben wird und in kleinere Teile, sogenannte Tokens, zerlegt wird. Wenn ein Token falsch geschrieben ist, versucht SOSK, es zu korrigieren. Jedes Token wird dann mit dem Schlüsselwort-Wörterbuch abgeglichen. Wenn das Token ein spezifischer Begriff ist, wird es unverändert hinzugefügt. Wenn es ein allgemeines Wort ist, kann es in seine Grundform verändert werden. Wenn es keinen Treffer im Wörterbuch gibt, wird das Token als neues Schlüsselwort hinzugefügt.
Dabei aktualisiert SOSK sein Index und behält den Überblick, wo jedes Schlüsselwort in den Berichten auftaucht. Diese Funktion ist nützlich für Nutzer, die später bestimmte Teile des Textes hervorheben möchten. Es zählt auch, wie oft jedes Schlüsselwort erscheint, was wichtig ist, um ihre Wichtigkeit zu berechnen.
Verfolgen
Nachdem Berichte importiert wurden, können Nutzer ein Thema mit Schlüsselwörtern ihrer Wahl definieren. SOSK hilft den Nutzern, diese Liste zu erweitern, indem es verwandte Schlüsselwörter vorschlägt. Dieser Erweiterungsprozess geht weiter, bis die Nutzer mit ihrer Liste zufrieden sind.
Sobald ein Thema definiert ist, nutzt SOSK seinen Index, um alle Dokumente zu finden, die mindestens ein Schlüsselwort aus dem Thema enthalten. Dann wird berechnet, wie relevant jeder Bericht für das Thema ist. Nutzer können die Berichte basierend auf ihrer Relevanz oder danach sortieren, wie neu sie erstellt wurden.
SOSK bewerten
Um zu testen, wie gut SOSK funktioniert, haben wir einen Datensatz von 112.197 Berichten aus der CVE-Datenbank verwendet, die zwischen 1999 und 2016 erstellt wurden. Wir haben diese Daten in SOSK zur Analyse geladen. Wir haben wichtige Schlüsselwörter und deren zugehörige Einbettungsvektoren vorab geladen, um sicherzustellen, dass SOSK die Daten effektiv analysieren kann.
Nachdem wir SOSK genutzt haben, um drei gängige Themen zu Software-Sicherheitsanfälligkeiten – SQL-Injection, Cross-site Scripting und Buffer Overflow – zu definieren, haben wir die Ergebnisse mit früheren Studien verglichen. Wir fanden heraus, dass SOSK ähnliche Trends in diesen Themen identifiziert hat.
Beobachtete Trends
Durch die Nutzung von SOSK haben wir untersucht, wie sich die Sicherheitslage seit 2009 entwickelt hat. Zum Beispiel, während SQL-Injection-Angriffe im Laufe der Zeit abnahmen, zeigten Cross-site Scripting-Berichte Schwankungen. Buffer Overflow-Angriffe nahmen zunächst ab, erlebten jedoch in späteren Jahren wieder einen Anstieg. Das deutet darauf hin, dass SQL-Injection jetzt weniger häufig ist, andere Angriffsformen jedoch weiterhin verbreitet sind.
Tatsächliche Beschreibungen der Sicherheitsprobleme
Um jedes Thema besser zu verstehen, haben wir uns spezifische Beschreibungen von Sicherheitsberichten angeschaut, die zu unseren Schlüsselwörtern passten. Für SQL-Injection fanden wir Beispiele, die Schwachstellen beschrieben, die es Angreifern ermöglichten, unautorisierte SQL-Befehle auszuführen. Bei Cross-site Scripting hoben Berichte Schwachstellen in Web-Oberflächen hervor, bei denen Angreifer schadhafte Skripte injizieren konnten. Für Buffer Overflow beschrieben die Berichte verschiedene Probleme, die in bestimmten Funktionen oder Komponenten auftraten.
Diese Informationen geben den Nutzern eine klarere Vorstellung davon, worum es bei jedem Sicherheitsproblem geht, ohne dass sie selbst durch die CVE-Datenbank wühlen müssen.
Neue Themen in der Software-Sicherheit
Während unserer Bewertung fiel uns auf, dass in früheren Studien kaum über Sicherheitsrisiken im Zusammenhang mit mobilen Geräten diskutiert wurde. Der Aufstieg von Smartphones und mobiler Technologie könnte neue Schwachstellen geschaffen haben, seit das erste iPhone 2007 vorgestellt wurde. Mit SOSK fanden wir heraus, dass die Anzahl der Berichte über mobile Sicherheit tatsächlich gestiegen ist, besonders in bestimmten Jahren.
Wir entdeckten allgemeine Schwachstellen in mobilen Geräten, wie Probleme mit GPS-Standortfunktionen oder unsachgemässe Konfigurationen. Durch die Analyse dieser Berichte konnten wir ein klareres Bild der Sicherheitsrisiken im Zusammenhang mit mobiler Technologie zeichnen.
Frühere Forschungen zur Software-Sicherheit
Frühere Studien, wie die von Neuhaus und Zimmermann veröffentlichte, untersuchten Trends bei Software-Sicherheitsanfälligkeiten mithilfe eines anderen Modells. Während ihr Ansatz eine grosse Anzahl von Berichten analysierte, konzentrierte er sich mehr auf vordefinierte Arten von Sicherheitsanfälligkeiten. SOSK hingegen erlaubt mehr Flexibilität, indem es den Nutzern ermöglicht, ihre eigenen Interessenthemen zu definieren.
Andere Ansätze haben ebenfalls Sicherheitsproblem-Trends untersucht, wie Methoden, die auf Deep Learning gesetzt haben. Diese Methoden erfordern jedoch oft komplexere Verarbeitung. SOSK verwendet einfachere Techniken, die es den Nutzern ermöglichen, grössere Datensätze effektiv zu verfolgen und zu analysieren.
Fazit
Zusammenfassend ist SOSK ein wertvolles Tool für alle, die mit Software-Sicherheitsberichten Schritt halten möchten. Indem es den Nutzern erlaubt, ihre eigenen Themen zu definieren und verwandte Schlüsselwörter vorzuschlagen, macht SOSK es einfacher, relevante Informationen in einem riesigen Datenmeer zu finden. Die vorläufige Bewertung hat gezeigt, dass SOSK den Nutzern effektiv helfen kann, sich auf die Themen zu konzentrieren, die für sie wichtig sind, und ihnen Zeit und Mühe zu sparen, während sie über wichtige Software-Sicherheitsprobleme informiert bleiben.
Titel: Tracking Software Security Topics
Zusammenfassung: Software security incidents occur everyday and thousands of software security reports are announced each month. Thus, it is difficult for software security researchers, engineers, and other stakeholders to follow software security topics of their interests in real-time. In this paper, we propose, SOSK, a novel tool for this problem. SOSK allows a user to import a collection of software security reports. It pre-processes and extracts the most important keywords from the textual description of the reports. Based on the similarity of embedding vectors of keywords, SOSK can expand and/or refine a keyword set from a much smaller set of user-provided keywords. Thus, SOSK allows users to define any topic of their interests and retrieve security reports relevant to that topic effectively. Our preliminary evaluation shows that SOSK can expand keywords and retrieve reports relevant to user requests.
Autoren: Phong Minh Vu, Tung Thanh Nguyen
Letzte Aktualisierung: 2024-09-26 00:00:00
Sprache: English
Quell-URL: https://arxiv.org/abs/2409.18351
Quell-PDF: https://arxiv.org/pdf/2409.18351
Lizenz: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Änderungen: Diese Zusammenfassung wurde mit Unterstützung von AI erstellt und kann Ungenauigkeiten enthalten. Genaue Informationen entnehmen Sie bitte den hier verlinkten Originaldokumenten.
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