Open-source software (OSS) vulnerability management process is important nowadays, as the number of discovered OSS vulnerabilities is increasing over time. Monitoring vulnerability-fixing commits is a part of the standard process to prevent vulnerability exploitation. Manually detecting vulnerability-fixing commits is, however, time consuming due to the possibly large number of commits to review. Recently, many techniques have been proposed to automatically detect vulnerability-fixing commits using machine learning. These solutions either: (1) did not use deep learning, or (2) use deep learning on only limited sources of information. This paper proposes VulCurator, a tool that leverages deep learning on richer sources of information, including commit messages, code changes and issue reports for vulnerability-fixing commit classifica- tion. Our experimental results show that VulCurator outperforms the state-of-the-art baselines up to 16.1% in terms of F1-score. VulCurator tool is publicly available at https://github.com/ntgiang71096/VFDetector and https://zenodo.org/record/7034132#.Yw3MN-xBzDI, with a demo video at https://youtu.be/uMlFmWSJYOE.


翻译:开放源码的脆弱程度管理程序(OSS)在当今非常重要,因为发现的OSS脆弱性管理程序随着时间推移而不断增加。监测脆弱程度固定承诺是防止脆弱性开发的标准程序的一部分。但是,由于可能有大量的审查承诺,人工检测脆弱程度固定承诺是耗时的。最近,提出了许多技术来自动检测脆弱程度固定承诺使用机器学习。这些解决方案要么:(1)没有使用深层次的学习,要么在有限的信息来源方面使用深层次的学习。本文提议了VulCurator,这是利用更丰富的信息来源的深层次学习的工具,包括信息、代码更改和发布关于脆弱性固定承诺等级的报告。我们的实验结果表明,VulCurator在F1-score方面超过了16.1%的状态基线。VulCurator工具可在https://githuub.com/ntiang/7196/VFsseador和https://zenodo.org/record/record701343/MMMMMMMM-DO上一个视频的MWAWS-MZ/DVDO.YwMZO.YWMZ-DO)。

0
下载
关闭预览

相关内容

Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
78+阅读 · 2020年7月26日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
TensorFlow 2.0 学习资源汇总
专知会员服务
66+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
28+阅读 · 2019年5月18日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
【SIGIR2018】五篇对抗训练文章
专知
12+阅读 · 2018年7月9日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Anomalous Instance Detection in Deep Learning: A Survey
Object Detection in 20 Years: A Survey
Arxiv
48+阅读 · 2019年5月13日
Arxiv
12+阅读 · 2019年4月9日
VIP会员
相关VIP内容
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
78+阅读 · 2020年7月26日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
TensorFlow 2.0 学习资源汇总
专知会员服务
66+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
28+阅读 · 2019年5月18日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
【SIGIR2018】五篇对抗训练文章
专知
12+阅读 · 2018年7月9日
相关基金
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员