Nuevo Marco para Detectar Arreglos de Vulnerabilidades

Las vulnerabilidades en el software de código abierto pueden poner a los usuarios en riesgo si no se solucionan rápido. Tradicionalmente, los desarrolladores siguen un proceso conocido como Divulgación Coordinada de Vulnerabilidades (CVD). Esto significa que arreglan problemas antes de compartir los detalles públicamente. Aunque esto busca mantener a los usuarios seguros, también crea un vacío. Durante este tiempo, los atacantes pueden aprovecharse del software sin parches. Por eso, detectar estos arreglos silenciosos lo más rápido posible es crucial.

Los métodos actuales para encontrar estos arreglos se basan principalmente en analizar cambios de código en los historiales de commits de software. Sin embargo, a menudo combinan el código agregado y eliminado de maneras que pasan por alto diferencias importantes. Por ejemplo, no tienen en cuenta el contexto que rodea los cambios de código, lo que puede proporcionar pistas adicionales sobre lo que se alteró. Además, muchos modelos usados en esta área requieren procesos de entrenamiento separados, lo que puede reducir la efectividad y rapidez general.

Para abordar estos problemas, proponemos un nuevo marco. Este enfoque ligero pero potente utiliza modelos separados para entender los cambios de código antes y después de un arreglo, incluyendo el contexto que los rodea. Al tomar la diferencia de estas representaciones, podemos capturar cambios sutiles que son cruciales para identificar arreglos de vulnerabilidades. El Entrenamiento Conjunto de los modelos de incrustación y clasificación lleva a un mejor rendimiento.

#La necesidad de detectar arreglos de vulnerabilidades

El software de código abierto es muy utilizado por muchos desarrolladores, lo que hace esencial gestionar las vulnerabilidades de manera efectiva. La detección y resolución a tiempo son necesarias para prevenir riesgos de seguridad potenciales. Si los arreglos de vulnerabilidades se retrasan, los atacantes pueden explotar estas debilidades, llevando a consecuencias severas como filtraciones de datos.

CVD ayuda a gestionar el riesgo de exponer detalles de vulnerabilidades arreglándolos antes de la divulgación pública. Se recomiendan arreglos silenciosos, donde los mensajes de commit no incluyen información explícita sobre las vulnerabilidades. Sin embargo, por diversas razones, el tiempo de las divulgaciones públicas puede variar, dejando una ventana de oportunidad para que actores maliciosos encuentren y exploten estas vulnerabilidades antes de que los usuarios se den cuenta de que hay un problema.

Con la transparencia del software de código abierto, los atacantes pueden analizar el intervalo de tiempo entre la corrección de vulnerabilidades y la divulgación pública para explotar el software antes de que los desarrolladores puedan informar a los usuarios. Estudios han mostrado que las vulnerabilidades sin parches son responsables de un porcentaje significativo de las filtraciones de datos.

Para contrarrestar estos riesgos, hay una necesidad urgente de mejores técnicas para identificar arreglos silenciosos de vulnerabilidades tempranas. Los métodos actuales suelen implicar dos fases principales: primero, entrenar modelos para representar cambios de código en diferentes niveles, y segundo, usar estas representaciones para predecir si un commit tiene como objetivo arreglar una vulnerabilidad.

#Limitaciones de los enfoques existentes

Muchos métodos existentes tienen fallas en varias áreas:

1. Representación ineficiente: A menudo representan los cambios de código simplemente como secuencias combinadas de código agregado y eliminado. Este método no captura efectivamente las diferencias importantes.

2. Falta de contexto: La mayoría de los enfoques no consideran el código circundante como contexto, lo cual puede ser crucial para entender el propósito de los cambios. El código circundante puede tener información clave para deducir la semántica de los cambios.

3. Procesos de entrenamiento pesados: Muchos métodos requieren entrenamiento separado para múltiples modelos o etapas. Esto puede complicar el proceso de aprendizaje y reducir la efectividad general.

Para abordar estas limitaciones, proponemos un marco simple pero efectivo que mejora el aprendizaje de los cambios de código. Nuestro enfoque utiliza modelos independientes para incorporar el código que rodea los cambios, reflejando así las diferencias de manera más precisa.

#Marco propuesto para la detección

Nuestro nuevo marco mejora la identificación de arreglos de vulnerabilidades al mejorar la forma en que aprendemos de los cambios de código. Así es como funciona:

1. Uso del contexto circundante: Empleamos dos modelos independientes para capturar el código antes y después de los cambios. Cada modelo considera el código circundante como contexto, permitiendo una comprensión más matizada.

2. Sustracción elemento a elemento: Al tomar la diferencia elemento a elemento entre las dos representaciones de código, podemos destacar cambios sutiles. Este proceso se inspira en modelos de relaciones de palabras y nos permite capturar la esencia de las modificaciones directamente.

3. Entrenamiento conjunto: En lugar de entrenar modelos de incrustación por separado de los modelos de clasificación, nuestro marco permite que ambos sean entrenados juntos. Esto lleva a un proceso de aprendizaje más optimizado y coherente.

#Evaluación experimental

Probamos nuestro marco en un conjunto de datos específico compuesto por arreglos de vulnerabilidades en Java de varios proyectos de código abierto hasta principios de 2021. Nuestros experimentos tenían como objetivo evaluar qué tan bien puede identificar arreglos silenciosos de vulnerabilidades en comparación con los métodos actuales más avanzados.

#Conjunto de datos y metodología

Nuestro conjunto de datos incluye miles de commits, categorizados en aquellos que arreglan vulnerabilidades y aquellos que no. Nos aseguramos de que nuestro conjunto de pruebas fuera distinto de los conjuntos de entrenamiento y validación para evitar sesgos. El conjunto de datos también incluye diversas métricas que podemos usar para evaluar el rendimiento.

#Métricas de evaluación

Para medir la efectividad de nuestro enfoque, analizamos dos aspectos: rendimiento de clasificación y conciencia del esfuerzo. Usamos métricas como la puntuación F1, precisión y recuperación para evaluar el rendimiento de clasificación. Para la conciencia del esfuerzo, usamos CostEffort@L, que indica cuán eficientemente nuestro método identifica arreglos de vulnerabilidades con respecto a la cantidad de código revisado.

#Resultados

Nuestro marco superó a los métodos existentes en todas las métricas. Logró una puntuación F1 de 0.33 y mejoró significativamente la precisión, demostrando la capacidad de reducir falsos positivos. Los resultados muestran que nuestro enfoque no solo mejora la precisión en la identificación de arreglos de vulnerabilidades, sino que también lo hace de manera eficiente.

#Importancia de la representación

También realizamos un análisis de ablación para entender cuán esenciales eran nuestros métodos para capturar pequeños cambios de código. Los resultados confirmaron que usar modelos independientes y sustracción elemento a elemento era crucial para el éxito.

Además de evaluar el conjunto de datos inicial, ampliamos nuestra investigación para analizar el rendimiento del marco en escenarios del mundo real. Al actualizar el conjunto de datos para incluir datos más recientes, aseguramos que nuestro marco sea relevante para los desafíos actuales en el panorama del desarrollo de software.

#Aplicación en el mundo real

Descubrimos que nuestro método funciona bien a la hora de identificar arreglos silenciosos en situaciones del mundo real. La capacidad de encontrar vulnerabilidades con precisión mientras se reduce significativamente el esfuerzo de inspección manual es crítica para desarrolladores y expertos en seguridad.

Como referencia, nuestro enfoque pudo detectar arreglos silenciosos de vulnerabilidades que otros métodos no lograron identificar. Por ejemplo, logramos marcar un arreglo silencioso para una vulnerabilidad significativa que luego se reveló públicamente, subrayando la utilidad práctica de nuestro método.

#Conclusión

En resumen, nuestro marco propuesto ofrece una solución robusta para detectar arreglos silenciosos de vulnerabilidades en el software de código abierto. Al mejorar la representación de los cambios de código y permitir el entrenamiento unificado de modelos, hemos logrado mejoras significativas sobre los métodos existentes. Con resultados prometedores tanto en entornos controlados como en aplicaciones del mundo real, nuestro enfoque sienta una base sólida para futuras investigaciones y desarrollo de herramientas en el ámbito de la seguridad del software.