Neuer Ansatz zur Erkennung von Softwareanfälligkeiten in Code ausserhalb der Verteilung

Softwareanfälligkeiten (SVs) sind Probleme in Softwareprogrammen, die von Angreifern ausgenutzt werden können. Diese Anfälligkeiten können zu ernsthaften Problemen führen, wie das Offenlegen sensibler Informationen oder die Übernahme von Systemen. Das macht SVs zu einer grossen Sorge, besonders in Sicherheitssystemen. Es wurden viele Methoden entwickelt, um diese Anfälligkeiten zu finden, von Open-Source-Tools bis hin zu kommerzieller Software, und dazu gehören sowohl manuelle als auch automatische Ansätze mit KI.

Während KI-Methoden in verschiedenen Bereichen, einschliesslich der Erkennung von Softwareanfälligkeiten (SVD), effektiv waren, haben sie Schwierigkeiten, wenn es um Daten geht, die anders sind als die, mit denen sie trainiert wurden. Diese verschiedenen Daten nennt man Out-of-Distribution (OOD) Daten. Wenn KI-Modelle OOD-Daten begegnen, kennzeichnen sie sie oft falsch oder erkennen sie gar nicht. Diese Einschränkung ist ernst, besonders in sicherheitskritischen Bereichen wie der Cybersicherheit, wo es wichtig ist, Anfälligkeiten in neuen oder unbekannten Szenarien zu identifizieren.

#OOD-Daten verstehen

Im Kontext von Software beziehen sich OOD-Daten auf Codebeispiele, die ausserhalb des erwarteten Eingabebereichs liegen, den das Modell zuvor getroffen hat. Zum Beispiel, wenn ein Modell, das auf bestimmten Codearten trainiert wurde, auf neuen Code trifft, der ziemlich anders ist, könnte es diesen nicht richtig erkennen. Das kann zu falschen Klassifikationen führen, was bedeutet, dass das Modell eine anfällige Codezeile fälschlicherweise als sicher identifizieren könnte.

Ein grosses Problem mit OOD-Daten ist, dass sie zu Sicherheitsrisiken führen können. Wenn ein KI-Modell ein Stück Code falsch interpretiert, könnte es einem Angreifer ermöglichen, eine Anfälligkeit auszunutzen. Werkzeuge, die dafür entwickelt wurden, Softwareanfälligkeiten zu entdecken, müssen in der Lage sein, diese neuen Datenarten schnell zu erkennen. Hier kommt die OOD-Erkennung ins Spiel.

#Die Bedeutung der OOD-Erkennung

Die Erkennung von OOD-Code ist entscheidend für die Sicherheit von Softwaresystemen. Wenn Anfälligkeiten entdeckt werden, brauchen Entwickler Zeit, um diese zu beheben, bevor Angreifer sie ausnutzen. Wenn ein Angriff erfolgt, bevor die Anfälligkeit gepatcht wird, kann das schwerwiegende Konsequenzen haben, wie Datenpannen und finanzielle Verluste. Daher ist die Entwicklung von Methoden zur schnellen Identifizierung von OOD-Anfälligkeiten entscheidend für die Verbesserung der Softwaresicherheit.

Aktuelle Methoden zur OOD-Erkennung konzentrieren sich mostly auf Bereiche wie Computer Vision und medizinische Diagnosen. Leider lassen sich diese Methoden nicht gut auf Code übertragen, da Code seine eigenen einzigartigen Merkmale hat. Es gab nicht genug Forschung über die Anwendung der OOD-Erkennung speziell auf Quellcode.

#Die Herausforderungen bei der Identifizierung von OOD-Code

Quellcode ist komplex, besteht aus miteinander verbundenen Anweisungen, die spezifischen Regeln folgen. Jedes Stück Code kann je nach Kontext unterschiedliche Bedeutungen haben. Bei der Identifizierung von Anfälligkeiten kann es für KI-Modelle herausfordernd sein, zwischen sicherem und anfälligem Code zu unterscheiden, besonders wenn die anfälligen Teile in einem grossen Codebestand versteckt sind.

Einige Herausforderungen bei der Identifizierung von OOD-Anfälligkeiten sind:

1. Komplexe Beziehungen: Code enthält oft komplizierte Beziehungen zwischen verschiedenen Teilen. Diese Beziehungen müssen verstanden werden, um Anfälligkeiten genau zu identifizieren.
2. Gemeinsame Hintergrundinformationen: Verschiedene Codeabschnitte können ähnliche Strukturen oder Muster aufweisen, was es schwierig macht, spezifische Anfälligkeiten zu bestimmen.
3. Vielfältige Anfälligkeitsmuster: Selbst bei der gleichen Art von Anfälligkeit können verschiedene Codebeispiele unterschiedliche Muster haben, die erkannt werden müssen.

#Ein neuer Ansatz zur Identifizierung von OOD-Quellcode

Um das Problem der Identifizierung von OOD-Quellcodedaten anzugehen, wurde ein neuartiger auf Deep Learning basierender Ansatz entwickelt. Diese Methode zielt darauf ab, die Merkmale von Quellcode zu erkennen und die Beziehungen zwischen verschiedenen Codebeispielen zu erlernen. Der Ansatz besteht aus zwei Schlüsselfasen: Training und Testen.

#Trainingsphase

In der Trainingsphase lernt das Modell, wichtige Teile des Codes zu identifizieren, die auf Anfälligkeiten hinweisen. Dies geschieht, indem Prinzipien der Informationstheorie genutzt werden, um die relevanten Merkmale in den Daten zu extrahieren und zu verwenden. Das Modell verwendet auch eine Strategie namens Cluster-kontrastives Lernen. Diese Technik hilft dem Modell, ähnliche Codebeispiele zusammenzufassen und sie von unähnlichen zu unterscheiden.

Das Ziel hier ist, das Modell darin zu trainieren, klare Grenzen im Datenraum zu ziehen. Das bedeutet, dass Codebeispiele mit ähnlichen Anfälligkeitmustern zusammengefasst werden, während solche mit unterschiedlichen Mustern getrennt bleiben. Dieses Clustering hilft, das Verständnis für Datenrepräsentationen zu verbessern, was es einfacher macht, OOD-Anfälligkeiten zu identifizieren.

#Testphase

In der Testphase wird das trainierte Modell mit neuen Codebeispielen evaluiert. Das Modell wendet das Gelernte aus der Trainingsphase an, um zu bestimmen, ob jeder Input Teil der bekannten Verteilung von Code ist oder ob es sich um ein OOD-Beispiel handelt. Das geschieht, indem ein Score für jeden Input berechnet wird, basierend darauf, wie ähnlich er zuvor gesehenen Beispielen ist.

Wenn der Score anzeigt, dass ein Beispiel weit von der bekannten Verteilung entfernt ist, wird es als OOD markiert. Diese Methode ermöglicht es den Sicherheitssystemen, Vorsichtsmassnahmen gegen potenzielle Anfälligkeiten in neuem Code zu ergreifen, bevor dieser von anderen KI-basierten Modulen verarbeitet wird.

#Vorteile der neuen Methode

Der vorgeschlagene Ansatz bringt mehrere zentrale Vorteile gegenüber bestehenden Methoden:

1. Verbessertes Verständnis von Quellcode: Das Modell lernt effektiv die Merkmale des Codes, was eine bessere Identifizierung von Anfälligkeiten ermöglicht.
2. Verbesserte Datenrepräsentation: Durch das Clustern ähnlicher Codebeispiele verbessert das Modell seine Fähigkeit, zwischen In-Distribution- und OOD-Daten zu unterscheiden.
3. Robuste Leistung: Umfassende Tests an einer Vielzahl von realen Daten zeigen, dass dieser Ansatz traditionelle Methoden deutlich übertrifft.

#Experimentelle Validierung

Um die neue Methode zu validieren, wurden umfangreiche Experimente mit einem grossen Datensatz von Quellcode durchgeführt. Dieser Datensatz umfasste verschiedene Arten von Softwareanfälligkeiten, die mit unterschiedlichen Kategorien verbunden sind. Die Ergebnisse zeigten, dass der vorgeschlagene Ansatz die bestehenden State-of-the-Art-Modelle bei der Erkennung von OOD-Quellcodedaten über mehrere Evaluationsmetriken hinweg erheblich übertroffen hat.

#Evaluationsmetriken

Die Wirksamkeit der Methode wurde anhand von drei Hauptmetriken bewertet:

• Falsch-Positiv-Rate (FPR): Diese misst, wie viele OOD-Beispiele fälschlicherweise als In-Distribution klassifiziert wurden. Ein niedrigerer Wert zeigt bessere Leistungen an.
• Area Under the Receiver Operating Characteristic (AUROC): Dies zeigt die Fähigkeit des Modells, zwischen In-Distribution- und OOD-Beispielen zu unterscheiden. Ein höherer Wert ist besser.
• Area Under the Precision-Recall Curve (AUPR): Dies misst, wie gut das Modell OOD-Beispiele identifizieren kann, ohne In-Distribution-Daten falsch zu kennzeichnen. Auch hier ist ein höherer Wert wünschenswert.

#Ergebnisse

Die Experimente zeigten, dass die vorgeschlagene Methode deutlich bessere Leistungen als Basislinienmodelle erzielte. Zum Beispiel verbesserte sie die FPR um etwa 15%, die AUROC um rund 7% und die AUPR um ungefähr 5%. Das zeigt, dass die Methode sehr effektiv bei der Identifizierung von OOD-Quellcodedaten ist.

#Visualisierung der Ergebnisse

Um die Effektivität des Modells visuell zu bewerten, wurde die Verteilung von sowohl In-Distribution- als auch OOD-Daten im Merkmalsraum dargestellt. Die Visualisierungen zeigten eine klare Trennung zwischen den beiden Kategorien, was darauf hindeutet, dass das Modell erfolgreich gelernt hat, zwischen ihnen zu unterscheiden.

#Implikationen für die Cybersicherheit

Die Erkenntnisse dieser Studie haben erhebliche Implikationen für den Bereich der Cybersicherheit. Mit der Fähigkeit, OOD-Anfälligkeiten genau zu identifizieren, können Softwaresysteme besser gegen aufkommende Bedrohungen geschützt werden. Dies ist besonders wichtig in Umgebungen, in denen schnell neue Anfälligkeiten auftreten können, wie bei der Nutzung generativer KI-Tools durch böswillige Akteure.

Indem potenzielle Anfälligkeiten erkannt werden, bevor sie ausgenutzt werden können, können Entwickler und Sicherheitsfachleute proaktive Massnahmen ergreifen, um Systeme zu sichern und sensitive Daten zu schützen.

#Fazit

Zusammenfassend stellt die Entwicklung einer tiefen Lernen-basierten Methode zur Identifizierung von OOD-Quellcodedaten einen wichtigen Schritt in der Softwaresicherheit dar. Mit ihrer Fähigkeit, die einzigartigen Merkmale von Code zu erlernen und zwischen normalen und abnormalen Eingaben zu unterscheiden, verbessert dieser Ansatz die Zuverlässigkeit von KI in der Anfälligkeitsdetektion.

Durch umfassende Tests hat sich die Methode als effektiv erwiesen und setzt einen neuen Massstab für zukünftige Forschungen in diesem Bereich. Während Softwaresysteme weiterhin evolvieren und neuen Bedrohungen gegenüberstehen, werden solche innovativen Techniken entscheidend sein, um die Sicherheit aufrechtzuerhalten und gegen potenzielle Ausnutzungen zu schützen.

Die fortlaufende Entwicklung und Verfeinerung solcher Methoden wird entscheidend sein, um sicherzustellen, dass Softwaresicherheitssysteme sich zusammen mit aufkommenden Anfälligkeiten und fortschrittlichen Angriffsstrategien weiterentwickeln können.