専門家の連携でソフトウェアの安全性を効率化
CoEがJavaScriptアプリのソフトウェアビルオブマテリアルをどう改善するか学ぼう。
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目次
ソフトウェア部品表(SBOM)は、ソフトウェアの一部に含まれるすべてのパーツを示すリストだよ。このリストは、企業がソフトウェアの出所を確認し、問題を追跡しやすくしてくれるんだ。JavaScriptがソフトウェア作成でますます人気になっているけど、それに伴ってセキュリティ問題や攻撃のリスクも高くなってる。JavaScriptアプリケーションバンドルは、ソフトウェアを動かすために必要なすべてのコードを含むパッケージだよ。これらのバンドルからSBoMを作成することで、オリジナルの部品リストがなくてもソフトウェアが安全で規則に従っているかを確認できるんだ。
SBoMが重要な理由
SBoMは、ソフトウェア開発に使われるコンポーネントについての透明性を提供するからめっちゃ大事だよ。サプライチェーン攻撃が増えてるから、ソフトウェアプロダクトに何が入っているかをはっきり理解することが、セキュリティを保証するために重要なんだ。SBoMを使えば、企業はソフトウェア供給チェーンの潜在的なリスクや脆弱性を評価でき、問題が発生したときに対処しやすくなるんだ。
JavaScriptのSBoM作成の課題
JavaScriptアプリケーションバンドルのSBoMを作成するには、いくつかの課題があるよ:
ネストされたコードスコープ:JavaScriptバンドルは複雑な構造を含んでることが多くて、コードを管理しやすい部分に分けるのが難しいんだ。これらのバンドルを小さく理解しやすいセクションに分ける方法が必要なんだ。
長いコードシーケンス:JavaScriptファイルはすごく大きくて、いろんなタイプのコードが混ざっていることがあるから、特定のコードを探す従来の方法がうまく機能しないこともあるよ。
似たコードを見つけること:利用できるライブラリが何百万もあるから、似たようなコードを探すのにかなりの時間がかかることがあるんだ。全部の行をチェックせずにコードを比較するスマートな技術を使うことで、このプロセスを早くできるんだ。
Chain-of-Experts(CoE)の紹介
これらの問題に対処するために、Chain-of-Experts(CoE)という新しいアプローチが導入されたよ。このアプローチは、JavaScriptバンドルを処理してSBoMを作成するために、タスクを3つの具体的な部分に分けて進めるんだ:
コードセグメンテーション:アプリケーションバンドルを分割して、個別に分析できる小さな部分にするんだ。
コード分類:コードをセグメント化した後、各部分をカテゴリー分けする。例えば、コードがメインアプリケーションの一部なのか、サードパーティのライブラリなのか、サポートコードなのかを特定するんだ。
コードクローン取得:最後に、システムはこれらのコード部分をデータベースに照合して、似たコードを探すんだ。これにより、使われるコンポーネントが安全で知られたものであることを確認できるんだ。
CoEの仕組み
CoEモデルは、マルチタスク学習アプローチを使って動いているよ。さまざまなタスクを1つのモデルにまとめることで、いろんな角度から学べるし、効率が上がるんだ。つまり、このモデルは例を見れば見るほどパフォーマンスが改善されるんだ。
CoEのデータフロー
CoEモデルは、情報の構造化されたフローを設計しているよ。各タスクは次のタスクにフィードバックし、全体の結果の質を向上させるんだ。こうやって情報を処理することで、CoEはより正確なSBoMを生成し、時間を短縮できるんだ。
コードセグメンテーション
このステップでは、全体のJavaScriptバンドルを慎重に異なるセグメントに分けるんだ。それぞれのセグメントはアプリケーションの異なる機能を表すことができるよ。このステップは、後のタスクが一度に全バンドルを扱うのではなく、管理しやすいコード部分で作業できるようにするために必須なんだ。
コード分類
コードをセグメント化した後、次のステップは各部分を分類することだよ。この作業は、コードの役割に基づいてラベルを付けることを含む。メインアプリケーションに属する部分、サードパーティのライブラリ、または他のタイプのコードに分類できるんだ。この分類によって、後の段階でのエラーの可能性を減らせるんだ。
コードクローン取得
最終ステップでは、既存のライブラリのデータベースから似たコードを探して取得するんだ。これにより、アプリケーションバンドルに使われたコンポーネントの検証ができ、信頼できるものであり、セキュリティ基準に従っていることを確認できるんだ。
CoEの実装
CoEシステムを実装するには、データの準備と技術の選定が慎重に行われる必要があるよ。このモデルは、データを処理・分析するのに効果的な現代的なディープラーニング手法を活用しているんだ。
データの準備
CoEのデータ準備は、リアルなJavaScriptバンドルを集めることから始まる。いろんなオンラインリポジトリから集めることで、多様なアプリケーションバンドルを集めて、モデルがさまざまなコーディングスタイルやプラクティスから学べるようにするんだ。
モデルのトレーニング
CoEモデルは、大量の例を使ってトレーニングを行うよ。このトレーニングで、コードのセグメント化、分類、取得を効果的に行う方法を学ぶんだ。トレーニングプロセスでは、モデルがSBoM生成に関わるさまざまなタスクでうまく機能するように微調整されるんだ。
CoEの評価
トレーニングが終わったら、CoEモデルは複数の基準に基づいて評価される。この評価によって、モデルが現実のシナリオでどれだけうまく機能するかを理解でき、精度や効率を向上させるための調整ができるんだ。
CoEの重要性
CoEを使うことで、組織はSBoMの作成を効率化するための合理化されたプロセスを享受できるんだ。このモデルはエラーのリスクを減らして、ソフトウェアアプリケーションの全体的なセキュリティを向上させるんだ。開発者とセキュリティチームが協力して、アプリケーションが安全で信頼できるものにする手助けをするよ。
今後の方向性
今後、CoEモデルやSBoM生成の方法にはいくつかの潜在的な進歩や改善が期待できるよ:
データベースの拡張:モデルがより高度になるにつれて、参照できるコードスニペットやライブラリのデータベースを拡張すれば、似たコードを見つける能力が向上するよ。
精度の向上:継続的な学習やフィードバックメカニズムを追加することで、モデルが出会う例が増えるにつれて精度を向上させることができるんだ。
他のツールとの統合:CoEは既存の開発やセキュリティツールと統合して、ソフトウェア供給チェーン管理のためのより包括的なソリューションを作れるよ。
新たな課題への対応:ソフトウェア開発には常に新しい課題が現れるから、CoEモデルは新しい方法や技術を取り入れることで進化できるんだ。
結論
Chain-of-Expertsモデルは、JavaScriptアプリケーションのSBoM生成において大きな前進を示しているよ。プロセスを管理可能な部分に分けて、先進的なディープラーニング技術を使うことで、CoEはソフトウェアのセキュリティを確保し、規制に従い、信頼できるコンポーネントの上に構築されていることを助けるんだ。この革新的なアプローチは、組織がソフトウェア供給チェーンを管理する方法を向上させるだけじゃなくて、将来のソフトウェアセキュリティプラクティスの発展への土台を築くんだ。
タイトル: Chain-of-Experts (CoE): Reverse Engineering Software Bills of Materials for JavaScript Application Bundles through Code Clone Search
概要: A Software Bill of Materials (SBoM) is a detailed inventory of all components, libraries, and modules in a software artifact, providing traceability throughout the software supply chain. With the increasing popularity of JavaScript in software engineering due to its dynamic syntax and seamless supply chain integration, the exposure to vulnerabilities and attacks has risen significantly. A JavaScript application bundle, which is a consolidated, symbol-stripped, and optimized assembly of code for deployment purpose. Generating a SBoM from a JavaScript application bundle through a reverse-engineering process ensures the integrity, security, and compliance of the supplier's software release, even without access to the original dependency graphs. This paper presents the first study on SBoM generation for JavaScript application bundles. We identify three key challenges for this task, i.e., nested code scopes, extremely long sequences, and large retrieval spaces. To address these challenges, we introduce Chain-of-Experts (CoE), a multi-task deep learning model designed to generate SBoMs through three tasks: code segmentation, code classification, and code clone retrieval. We evaluate CoE against individual task-specific solutions on 500 web application bundles with over 66,000 dependencies. Our experimental results demonstrate that CoE offers competitive outcomes with less training and inference time when compared with combined individual task-specific solutions. Consequently, CoE provides the first scalable, efficient, and end-to-end solution for the SBoM generation of real-world JavaScript application bundles.
著者: Leo Song, Steven H. H. Ding, Yuan Tian, Li Tao Li, Philippe Charland, Andrew Walenstein
最終更新: Aug 28, 2024
言語: English
ソースURL: https://arxiv.org/abs/2408.16198
ソースPDF: https://arxiv.org/pdf/2408.16198
ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。
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