Profile of Vulnerability Remediations in Dependencies Using Graph Analysis

[matsumokei]

1. この論文が扱う分野・トピックは何か？ (一般向け)

   1. 代表的な既存研究はあるか？
      1. OSSの依存関係と脆弱性をテーマに扱う

2. この論文が扱う分野・トピックは何か？ (専門家向け)

   1. もう少し具体的に
      1. あるソフトウェアに脆弱性が発生したときに、対策のため、バージョンアップを行いたい。
      2. そのとき、バージョンアップしたときにソフトウェアが動かなくなる。脆弱性を取り除くことと、ソフトウェアの可用性がトレードオフ関係になっている
      3. 新しいバージョンに移行しようとすると、時にはエラーが発生したり、アプリケーションのコンパイルが拒否されたり、実行時に誤った機能が実行されたりすることがある。
      4. 脆弱性の影響を最小限に抑えながら、どのようにソフトウェアをアップデートするべきか？がわからない

3. どんなもの?

4. この研究ではどんなことが未解決で何を対象としているか？リサーチクエスチョンは何か？ 脆弱性とバージョンアップによるソフトウェアの破壊、両方の被害を最小限に抑え、ソフトウェアを修正されたバージョンへアップデートするための情報の取得

   1. なぜこの研究がやったのか？なぜ必要か？それを解決すると誰が幸せになるか？
   2. なぜいま、その問題に取り組むのか？なぜ、先人たちはそれができなかったのか？
      1. 今までは、膨大なソフトウェアの構成情報やそれに付随する脆弱性の情報の取得が困難だった。
      2. 現在では、静的解析、動的解析ツールによる脆弱性検知、SCAツールによるソフトウェアの構成情報やその脆弱性の情報の取得が容易になってきた

5. この論文の結果は何か？

6. 先行研究、従来手法と比較してなにがすごいか？

   1. CVSS
   2. SSVC
   3. なんか特許
   4. 論文

7. どうやって、課題を解決したか？ コード内の関数間をグラフによって関係づける

   1. 過去の何を受け継いでそのアイデアに到達したのか？
      1. Control Flow Graph
      2. GAT
      3. 中心性
   2. どこに、なにがあればそのアイデアを実現できるのか？
   3. 実現のためのスキルは他の人が到達しにくいものか？難易度はどうか？

8. 結果をより一般的な内容へ

9. 技術や手法のキモはどこ?

10. どうやって有効だと検証した?

11. 議論はある?

12. 一般向けに解釈があれば

13. 次読むべき論文は?

[matsumokei]

本研究では、オープンソースパッケージの脆弱性修復という重要な課題に対して、制御フローグラフを分析することで、脆弱性修復を目的とした依存関係のアップグレードによって発生するアプリケーションの破壊的変化をプロファイル化する、グラフ分析手法と修正GAT（Graph Attention Convolutional Neural Network）を導入する。我々のアプローチは、ノード中心性メトリクス（次数、ノルム、近接中心性）をGATモデルに独自に適用することで、脆弱なノードの特定と理解、依存パッケージのアップグレードがアプリケーションのワークフローに干渉するタイミングに焦点を当てた、パッケージコードの相互作用の詳細な検証を可能にする。様々なデータセットに対する本研究の適用により、コアコードにおける脆弱性の予想外の限定的な相互接続性が明らかになり、ソフトウェアセキュリティにおける既成の概念に挑戦することになった。この結果は、コードの脆弱性の関係力学に対する微妙な洞察を提供する拡張GATモデルの有効性を実証し、サイバーセキュリティ対策を推進する上での可能性を証明するものである。このアプローチは、脆弱性の戦略的な緩和を支援するだけでなく、オープンソースソフトウェアに起因する脆弱性修復のための作業努力を評価するための、洗練された持続可能なモニタリングシステムの開発のための基礎を築くものである。この研究で得られた洞察は、パッケージの脆弱性解析とサイバーセキュリティの分野において、大きな進歩を意味する。

[matsumokei]

脆弱性の予防と分析は、サイバー攻撃を回避し、プログラムとコンポーネントを保護するために極めて重要です [32]。依存関係やバージョン管理によって複雑さや抽象化が進む中、このダイナミックで継続的に更新される世界では、脆弱性がアプリケーションコード内に存在する可能性が高まっています [15]。コード開発中に、最も弱いリンクや最も明白な脆弱性を特定し対処することが不可欠であるだけでなく、コードの更新ごとに継続的な解決策を追求することも重要であることは明らかです[14]。サイバー攻撃から効果的に身を守るために、3つのステップが提案されている： 1) 脆弱性を知る、2) アプリケーションへの影響を理解する、3) 脆弱性に深く対処する。オープンソースパッケージにおける脆弱性の是正は、オープンソースコミュニティと多くのユーザのセキュリティにとって 不可欠なプロセスです。このプロセスは、脆弱性を特定し、報告し、その影響を分析することから構成されます[2]。オープンソースのメンテナは、脆弱性やバグをトリアージし、アップデートに優先順位を付けます。そして、新しいパッケージは、対象となる脆弱性なしにコミュニティにアップデートされる。依存関係の脆弱性の発見を容易にするために、様々なツールが利用可能である。CVEfixesは、公開されている米国国家脆弱性データベース（NVD）のCommon Vulnerabilities and Exposures（CVE）レコードからキュレートされた脆弱性の包括的なデータベースを複製するために使用できるコードのリポジトリである。静的および動的コード解析機能を使用して、新しい脆弱性を発見することができます。静的解析以外のコード解析技術も使用できます。アプリケーションの制御フローグラフ[26]上で脆弱性分析を実行するために使用される様々な技法があります。CodeQL [27]は、開発中に関数を特定し修正するために、GitHub コミュニティによって使用される強力なツールです。パッケージの依存関係に存在する脆弱性に対処するために、いくつかのスキャン技術やベンダーが出現しています。一般的に、これらのソリューションは、ソフトウェア部品表（SBOM）を作成するために、ソフトウェア構成分析（SCA）[12]技法を実行する。典型的な SBOM は、ソフトウェアのコンパイルに使用される依存関係の特定のバージョンを（程度の差はあれ）リストアップする [30]。この依存関係バージョンリストは、既存の脆弱性リポジトリと関連付けることで、ソフトウェアのコンパイルに使用された特定の依存関係それぞれに存在する正確な脆弱性を見つけることができる。脆弱性のある特定の依存関係は、バージョン番号を変更し、新しいバージョンでコードを再コンパイルすることで、脆弱性が修正された新しいバージョンへのアップグレードの対象とすることができる。しかし、新しいバージョンに移行しようとすると、時にはエラーが発生し、アプリケーションのコンパイルが拒否され たり、実行時に誤った機能が実行されたりすることがあります。機能的な相互接続やネットワーク構造とともに、依存バージョン間の変更の影響を理解することは、特定のパッケージのアップグレードがアプリケーションコードに破壊的な変更を引き起こす可能性を推定するために使用できるタスクです。すべてのアプリケーションは異なり、高度に適応可能であることを考えると、異なるアプリケーション間で一般化し、アップグレードの複雑さについての洞察を提供できるツールが必要です。このような理由から、私たちは知識グラフに注目しました。[グラフを構築することで、コード内の関数間の相互作用を理解することができます。この研究では、コード内の関数をグラフ空間のエンティティとして表現することを目的とする。コード内の関数間の相互作用の制御フローグラフを構築することで、グラフ空間におけるアプリケーションコードと依存関係の表現を調べることができます。このアプローチにより、関数間の相互作用と関係を観察し、分析することができる。コードの関係性を理解することで、依存関係の変更がアプリケーションのワークフローに与える影響や、下流への影響を特定することができ、機能への影響を最小限に抑えながら、パッケージのアップグレードを完全自動化に近づけることができます。アップグレードによってアプリケーションの機能に最小限の影響しか与えない場合、自動化されたプロセスによって脆弱なパッケージのバージョンをアップグレードし、脆弱性を閉じることができるようになる。グラフを使用して、アプリケーションの 2 つのバージョン間で変更された機能ノードの影響を理解するには、 ネットワークのトポロジーとその接続属性を深く理解する必要があります [34]。この知識は、ネットワークの全体的な動作に対する影響を受けるノードの重要性を特定し、アップグレードの決定の影響について情報に基づいた介入を行う上で、不可欠であることが判明しています[4]。このプロセスには、中心性、密度、連結成分、次数の関連性係数、およびそれらを通過する経路の複雑な分析が関与している。このような包括的な評価により、脆弱性を最適に緩和するための戦略的な意思決定が容易になり、より堅牢で安全なネットワーク・アーキテクチャが保証される。この側面は、機能が複雑な入れ子の依存関係やフィードバックループを示す可能性のあるソフトウェアにおいて特に重要である。