Verbesserung der Erkennung von Sicherheitslücken in Software

In der Softwarewelt verlassen sich viele Projekte stark auf Drittanbieterbibliotheken. Auch wenn diese Bibliotheken nützliche Funktionen bieten, können sie auch Sicherheitsrisiken mit sich bringen. Schwachstellen in diesen Bibliotheken können ernsthafte Probleme für Software-Nutzer verursachen. Wenn Sicherheitslücken entdeckt werden, ist es wichtig, dass Entwickler sie schnell finden und beheben. Allerdings kann es eine Herausforderung sein, Lösungen für diese Schwachstellen im Code zu identifizieren.

Mit der zunehmenden Verbreitung von Open-Source-Software sehen sich Entwickler höheren Risiken durch Schwachstellen in Drittanbieterbibliotheken ausgesetzt. Zum Beispiel hat die Log4Shell-Schwachstelle zahlreiche Anwendungen und Dienste betroffen, die Log4J, eine beliebte Bibliothek, verwenden. Wenn Angreifer solche Schwachstellen ausnutzen, kann das sehr schädlich sein. Daher ist es inzwischen unerlässlich, dass es Werkzeuge gibt, die Entwickler alarmieren, wenn Schwachstellen in Bibliotheken vorhanden sind.

Werkzeuge zur Softwarekompositionsanalyse (SCA) sind entstanden, um Forschern und Entwicklern zu helfen, Schwachstellen zu erkennen. Diese Werkzeuge verfolgen die Codeänderungen in verschiedenen Bibliotheken und helfen dabei zu identifizieren, welche Änderungen mit der Behebung von Schwachstellen verbunden sind. Allerdings hatten frühere Methoden Schwierigkeiten, diese Behebungen genau zu identifizieren, hauptsächlich weil nur ein winziger Bruchteil aller Codeänderungen mit Schwachstellen in Verbindung steht. Diese Situation wird durch die Tatsache, dass Änderungen im Code oft unübersichtlich und schwer verständlich sind, noch komplizierter.

Die Herausforderung besteht darin, dass Fehler im Code auf unterschiedlichen Ebenen auftreten können, einschliesslich ganzer Commits, Dateien, Hunks (Codeabschnitte) oder sogar einzelner Zeilen. Wenn auf diesen verschiedenen Ebenen Rauschen vorhanden ist, wird es schwieriger, zu erkennen, welche Änderungen zur Behebung von Schwachstellen vorgenommen wurden.

Um diese Herausforderungen anzugehen und früheren Methoden zu verbessern, schlagen wir eine neue Methode vor, die wir Multi-Granularity Detector für Schwachstellenbehebungen nennen. Diese Methode nutzt verschiedene neuronale Netzwerkmodelle, die auf verschiedenen Ebenen von Codeänderungen arbeiten. Durch die Untersuchung des Codes auf diesen unterschiedlichen Detailebenen zielt das Modell darauf ab, Rauschen zu reduzieren und die Genauigkeit bei der Erkennung von Schwachstellenbehebungen zu verbessern.

#Der Bedarf an verbesserter Erkennung

Die Branche bewegt sich schnell in Richtung einer erhöhten Abhängigkeit von Open-Source-Software. Obwohl diese Software vorteilhaft ist, birgt sie auch Risiken durch Schwachstellen in Drittanbieterbibliotheken. Viele beliebte Anwendungen und Cloud-Dienste, die Log4J verwenden, waren von Schwachstellen betroffen. Angreifer können Schwächen ausnutzen, indem sie schädlichen Code ausführen, was zu erheblichen Sicherheitsverletzungen führen kann.

Wegen des langsamen Tempos bei Updates und Behebungen durch Entwickler sind Werkzeuge, die Benutzer auf potenzielle Schwachstellen aufmerksam machen, unerlässlich. Tools wie das Open Web Application Security Project (OWASP) Dependency-Check warnen Entwickler vor Schwachstellen in ihren Abhängigkeiten. Oft gibt es jedoch eine Verzögerung zwischen der Behebung einer Schwachstelle und dem Zeitpunkt, zu dem sie öffentlich bekannt wird. Diese Lücke kann Angreifern die Gelegenheit geben, die Schwachstelle auszunutzen, bevor die Entwickler aktiv werden können.

Um diese Probleme anzugehen, wurden viele Bemühungen unternommen, um die Erkennung von sicherheitsrelevanten Codeänderungen zu automatisieren. Eine frühzeitige Erkennung von Schwachstellen kann helfen, Softwareprojekte sicher zu halten. Sie kann auch das Wissen der Entwickler über ihren Code erhöhen und die allgemeine Sicherheit ihrer Anwendungen verbessern.

Trotz der verschiedenen verfügbaren Werkzeuge bleibt die automatische Identifizierung von Schwachstellenbehebungen kompliziert. Diese Schwierigkeit kann hauptsächlich auf die geringe Anzahl von Schwachstellenbehebungen im Vergleich zu einer viel grösseren Anzahl normaler Commits zurückgeführt werden. Dieses Ungleichgewicht macht es den Modellen schwer, zwischen beiden zu unterscheiden.

Traditionelle Methoden zur Identifizierung von Schwachstellenbehebungen stützen sich oft auf Hilfsressourcen wie Commit-Nachrichten oder Issue-Reports. Diese Dokumente können jedoch aus Sicherheitsgründen Schwachstellen nicht ausdrücklich erwähnen. Daher ist es manchmal notwendig, sich ausschliesslich auf die Änderungen im Code selbst zu konzentrieren. Traditionelle Codeanalyse-Methoden funktionieren in diesem Kontext nicht gut, hauptsächlich weil sie kompletten Code benötigen und zeitaufwändige Spezifikationen erfordern.

#Neuer Ansatz: Multi-Granularity Detector

Der Multi-Granularity Detector für Schwachstellenbehebungen konzentriert sich darauf, ein Deep-Learning-Modell zu verwenden, das mehrere Granularitätsebenen von Codeänderungen berücksichtigt. Dieser Ansatz ist einzigartig, weil er für jede Granularitätsebene von Codeänderungen separate neuronale Netzwerke erstellt, einschliesslich Commit-Ebene, Datei-Ebene, Hunk-Ebene und Zeilen-Ebene. Dieses Design berücksichtigt die natürliche Struktur des Codes und hilft dem Modell, das Rauschen und Ungleichgewicht in den Daten zu Schwachstellenbehebungen effektiver zu managen.

Indem Codeänderungen in unterschiedliche Detailebenen zerlegt werden, kann der Detector eine geeignete Analysetechnik für jede Ebene anwenden. Einige Merkmale sind möglicherweise auf Zeilenebene deutlicher, während andere besser auf Datei-Ebene dargestellt werden können. Der Einsatz von Ensemble-Learning, bei dem mehrere Klassifizierer kombiniert werden, hilft, die Gesamtleistung des Modells zu verbessern, indem individuelle Fehler durch den Durchschnitt ausgeglichen werden.

Zusätzlich gibt es einen auf den Aufwand abgestimmten Anpassungsmechanismus, um den Aufwand für die Überprüfung von Codeänderungen zu verringern. Dieser Mechanismus passt die vorhergesagten Ergebnisse basierend auf der Commit-Länge an, sodass Entwickler kürzere Commits priorisieren können, die einfacher zu überprüfen sind.

Die Effektivität der neuen Methode wurde mithilfe von Datensätzen verschiedener Programmiersprachen, insbesondere Java und Python, bewertet. Die Ergebnisse zeigen, dass der Ansatz bestehende hochmoderne Techniken übertroffen hat. Insbesondere wurden signifikante Verbesserungen bei AUC-Werten und auf den Aufwand abgestimmten Metriken festgestellt, was die Fähigkeit des Modells zeigt, effizient Schwachstellenbehebungen zu identifizieren.

#Motivierende Beispiele

Um den Bedarf an einem Multi-Granularitätsansatz zu veranschaulichen, können wir Beispiele für Schwachstellenbehebungen in realen Anwendungen betrachten. Zum Beispiel behebt ein Commit im Apache CXF-Projekt eine Denial of Service (DoS)-Schwachstelle. Die relevanten Codeänderungen sind auf mehrere Dateien verteilt und betreffen Änderungen auf Zeilenebene. Allerdings können auch andere, nicht mit der Schwachstelle verbundene Änderungen im Commit vorhanden sein. Durch die Analyse der Änderungen auf verschiedenen Granularitäten können wir identifizieren, welche Anpassungen speziell der Behebung der Schwachstelle dienen.

Ein weiteres Beispiel betrifft einen Commit, der eine Cross-Site Request Forgery (CSRF)-Schwachstelle behebt. In diesem Fall standen einige Änderungen im Zusammenhang mit der Implementierung des Fixes, während andere zu Testzwecken dienten. Durch die Nutzung von Multi-Level-Granularität können wir die relevanten Änderungen besser von den irrelevanten trennen, was eine genauere Erkennung von Schwachstellenbehebungen ermöglicht.

Diese Beispiele verdeutlichen die Bedeutung, verschiedene Ebenen von Codeänderungen zu berücksichtigen. Die Fähigkeit, Merkmale zu identifizieren, die für Schwachstellenbehebungen relevant sind, kann den Erkennungsprozess erheblich verbessern und das Rauschen reduzieren, das durch irrelevante Änderungen erzeugt wird.

#Struktur des Multi-Granularity Detectors

Der Multi-Granularity Detector verwendet mehrere Schlüssel Schritte, um die Klassifizierung von Schwachstellenbehebungen effizient durchzuführen.

#Multilevel-Codezerlegung

Der erste Schritt ist eine Multilevel-Codezerlegung, die Informationen aus einem Commit auf den verschiedenen Granularitätsebenen extrahiert. Jede Ebene entspricht einer bestimmten Struktur des Commits. Durch die Aufteilung der Codeänderungen in Zeilen, Hunks, Dateien und ganze Commits erfasst das Modell verschiedene Aspekte der vorgenommenen Änderungen.

#Code-Einbettung

Der zweite Schritt besteht darin, die extrahierten Codefragmente in hochdimensionale Vektoren einzubetten. Um die Herausforderung kleiner Datensätze zu bewältigen, verwendet der Detector CodeBERT, ein Deep-Learning-Modell, das auf einem grossen Datensatz vortrainiert wurde. CodeBERT lernt effektiv, die Codeänderungen darzustellen, sodass das Modell Vorhersagen basierend auf den eingebetteten Darstellungen treffen kann.

#Merkmals-Extraktion

Für jede Granularitätsebene werden unterschiedliche Modelle verwendet, um sinnvolle Merkmale zu extrahieren. Die einzigartigen Eigenschaften jeder Granularität erfordern massgeschneiderte Merkmals-Extraktoren, um die Genauigkeit zu maximieren. Dieser Schritt verkettet die extrahierten Merkmale zu einer umfassenden Darstellung des Commits.

#Neuronaler Klassifizierer

Nachdem die Merkmale extrahiert und kombiniert wurden, verarbeitet ein neuronaler Klassifizierer diese endgültige Darstellung. Er lernt, die Eingabemerkmale auf eine Reihe von Ausgaben abzubilden, um zu identifizieren, ob ein Commit wahrscheinlich eine Schwachstellenbehebung ist oder nicht.

#Aufwand-aware Anpassung

Schliesslich modifizieren Aufwand-aware Anpassungen die Ausgabewahrscheinlichkeit des Klassifizierers basierend auf der Länge des Commits. Indem kürzere Commits für die Überprüfung bevorzugt werden, reduziert das Modell den Aufwand für Entwickler, wenn sie Codeänderungen prüfen. Diese Anpassung kann helfen, zu priorisieren, welche Commits zuerst untersucht werden sollten, was den Erkennungsprozess effizienter macht.

#Bewertung und Ergebnisse

Die Leistung der neuen Methode wurde durch umfangreiche Bewertungen im Vergleich zu bestehenden Werkzeugen und Techniken überprüft. Die primären Metriken, die für die Bewertung verwendet wurden, waren AUC-Werte und auf Aufwand bezogene Metriken wie CostEffort@L, die anzeigen, wie gut das Modell unter verschiedenen Inspektionskosten abschneidet.

#Leistungsanalyse

Insgesamt zeigen die Ergebnisse, dass der Multi-Granularity Detector die Basismodelle sowohl bei Java- als auch bei Python-Datensätzen konstant übertrifft. AUC-Werte verbesserten sich signifikant, was die verbesserte diskriminative Kraft zur Identifizierung von Schwachstellenbehebungen zeigt. In Bezug auf aufwandregulierte Metriken erzielte das Modell bemerkenswerte Verbesserungen, was seine Fähigkeit anzeigt, Schwachstellenbehebungen effizient zu bewerten.

#Effizienz und Genauigkeit ausbalancieren

Durch die Nutzung mehrerer Granularitäten und eines auf den Aufwand abgestimmten Mechanismus bietet der Detector Entwicklern eine praktische Lösung zur Identifizierung von Schwachstellenbehebungen. Die Fähigkeit, zwischen relevanten und irrelevanten Änderungen zu unterscheiden, ermöglicht einen genaueren Klassifizierungsprozess. Darüber hinaus stellt die Integration der aufwandbewussten Anpassung sicher, dass das Modell effizient arbeitet und die Notwendigkeit nach Genauigkeit mit dem Aufwand, den die Entwickler während des Überprüfungsprozesses leisten müssen, in Einklang bringt.

#Fazit

Die Identifizierung von Schwachstellenbehebungen ist entscheidend für die Aufrechterhaltung der Software-Sicherheit, insbesondere da die Abhängigkeit von Drittanbieterbibliotheken wächst. Der Multi-Granularity Detector stellt einen bedeutenden Fortschritt im Bereich der Software-Sicherheit dar, indem er mehrere Granularitätsebenen kombiniert und einen auf den Aufwand abgestimmten Anpassungsmechanismus anwendet.

Durch das effektive Erfassen der Komplexität von Codeänderungen und die Verbesserung der Klassifizierungsgenauigkeit ermöglicht dieser Ansatz Entwicklern, proaktiv Schwachstellen in ihren Softwareprojekten anzugehen. Die positiven Ergebnisse aus der Bewertung zeigen, dass der Multi-Granularity Detector als wertvolles Werkzeug für die Softwareentwicklungs-Community dienen kann.

Für die Zukunft könnten weitere Verbesserungen des Modells die Einbeziehung zusätzlicher Informationsquellen, wie projektbezogene Daten oder Code-Kommentare, umfassen. Eine fortlaufende Erkundung verschiedener aufwandbewusster Anpassungen könnte ebenfalls nützlich sein, um die Leistung in unterschiedlichen Kontexten zu verbessern.

Da der Bedarf nach robusten Sicherheitsmassnahmen zunimmt, bietet der Multi-Granularity Detector eine innovative Methode zur Erkennung von Schwachstellenbehebungen, die letztendlich zur Verbesserung der Sicherheitspraktiken in der Softwareindustrie beiträgt.