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An Empirical Study of Vulnerabilities in Python Packages and Their Detection

Created by
  • Haebom

作者

Haowei Quan, Junjie Wang, Xinzhe Li, Terry Yue Zhuo, Xiao Chen, Xiaoning Du

概要

この論文では、Pythonパッケージの脆弱性検出ツールの有効性に関する研究の欠如を解決するために、最初の包括的なPythonパッケージの脆弱性ベンチマークセットであるPyVulを紹介します。 PyVulは公に報告され、開発者によって検証された1,157の脆弱性を含み、各脆弱性は影響を受けるパッケージに関連付けられています。様々な検出技術に対応するためにコミットおよび関数レベルで注釈を提供し、LLMベースのデータ精製方法により、コミットレベル100％、関数レベル94％の精度を達成した。 PyVulの分布分析により、Pythonパッケージの脆弱性にはさまざまなプログラミング言語とタイプが含まれており、多言語Pythonパッケージが脆弱性に対してより脆弱である可能性があることを示しています。既存のツールのパフォーマンスと実際のPythonパッケージのセキュリティ問題識別要件との間のかなりの違いを明らかにし、上位CWEsの経験的レビューを通じて現在の検出ツールの限界を診断し、将来の発展の必要性を強調する。

Takeaways、Limitations

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Takeaways：
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最初の大規模で正確なPythonパッケージの脆弱性ベンチマークであるPyVulを提供
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Pythonパッケージの脆弱性のさまざまな種類と多言語関連の解明
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既存の脆弱性検出ツールの性能限界と改善の必要性を提示
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多言語Pythonパッケージの脆弱性リスクの増加を示唆
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Limitations:
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PyVulの脆弱性データは公に報告され、開発者によって検証されたものに限定されています。見つからない脆弱性は反映されない可能性があります。
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LLMベースのデータ精製方法の制限により、関数レベルの精度は100％ではありません（94％）。
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分析に使用される最先端の検出器の種類と限界の詳細な説明の欠如。
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将来の発展方向の具体的な提案が欠けている。
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