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J-GLOBAL ID：202002292001435414   整理番号：20A0958953

ITRUSTSO:スタックオーバフローにおける不安コード・スニペットの自動検出のための知的システム【JST・京大機械翻訳】

iTrustSO: An Intelligent System for Automatic Detection of Insecure Code Snippets in Stack Overflow

著者 (6件)： Chen Lingwei (West Virginia University,Department of CSEE,WV,USA) ,  Hou Shifu (Case Western Reserve University,Department of CDS,OH,USA) ,  Ye Yanfang (Case Western Reserve University,Department of CDS,OH,USA) ,  Bourlai Thirimachos (West Virginia University,Department of CSEE,WV,USA) ,  Xu Shouhuai (University of Texas at San Antonio,Department of CS,TX,USA) ,  Zhao Liang (George Mason University,Department of IST,VA,USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： ASONAM  ページ： 1097-1104  発行年： 2019年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： スタックオーバフローのような現代の社会的符号化パラダイムの明らかな利点にもかかわらず,その潜在的セキュリティリスクは大きく見過ごされている(例えば,安全なコードは容易に埋め込まれ,分散されている)。本論文では,この問題を解決するために,本論文では,Stackオーバフローにおける安全なコードスナップの自動検出のための,社会的符号化特性とコードコンテンツの両方を活用するための重要な洞察をもたらした。与えられた符号のスナップが安全でないかどうかを決定するために,著者らは,符号コンテンツを分析するだけでなく,ユーザ,バッジ,質問,応答,および符号スナップの間の様々な種類の関係を,Stackオーバーフローにおいて利用する。豊富な意味論的関係をモデル化するために,最初に,表現のための構造化異種情報ネットワーク(HIN)を導入し,次に,符号スナップ上の関連性を構築するために,より高いレベルの意味論を組み込むために,メタ経路ベースのアプローチを使用した。ここでは,表現学習に対するHINベースの関係を持つノード(すなわち,符号スナップ)コンテンツをシームレスに統合するために,CodeHin2Vecと名付けた新しい階層的注意ベースのシーケンス学習モデルを提案した。その後,分類装置を,安全な符号スナペット検出のために構築した。提案した方法を統合して,iTrustSOと名付けた知的システムを,現代のソフトウェア符号化プラットフォームにおける符号セキュリティ問題を扱うために開発した。Stackオーバーフローからのデータ収集に関する包括的実験を行い,代替法との比較により,開発したシステムiTrustSOの有効性を検証した。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 意味論 ,  学習モデル ,  分類装置 ,  情報ネットワーク ,  ソフトウェア ,  *愛玩動物 ,  データ収集 ,  オーバフロー ,  有効性 ,  セキュリティ ,  コンテンツ
準シソーラス用語： 自動検出 ,  シームレス ,  *インテリジェントシステム ,  スニペット , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： スタック ,  オーバフロー ,  スニペット ,  自動検出 ,  知的システム