Säkerhet och tillförlitlighet är viktiga egenskaper hos komplexa programvarusystem. Det är nu vanligt att använda kvantitativa metoder för att utvärdera och hantera tillförlitlighet. I detta arbete undersöker vi genomförbarheten av att kvantitativt karakterisera vissa aspekter av säkerhet. I synnerhet undersöker vi om det är möjligt att förutsäga antalet sårbarheter som potentiellt kan identifieras i en framtida release av ett programvarusystem. Vi använder flera stora operativsystem som representanter för komplexa mjukvarusystem. Data om sårbarheter som upptäckts i några av de populära operativsystemen analyseras. Vi undersöker dessa data för att avgöra om densiteten av sårbarheter i ett program är en användbar åtgärd. Vi försöker identifiera vilken del av programvara defekter är säkerhetsrelaterade, dvs., är sårbarheter. Vi undersöker dynamiken i sårbarhet upptäckt hypotes att det kan leda oss till en uppskattning av omfattningen av de oupptäckta sårbarheter som fortfarande finns i systemet. Vi anser att graden av sårbarhet-upptäckt för att se om modeller kan utvecklas för att projicera framtida trender. Slutligen använder vi data för både kommersiella och öppna-1 Kontakt författare: Indrajit Ray, Institutionen för datavetenskap, Colorado State University. E-postindrajit@cs.colostate.edu 2 källkodssystem för att avgöra om de viktigaste iakttagelserna är allmänt tillämpliga. Våra resultat visar att värden av sårbarhet densiteter faller inom ett intervall av värden, precis som det allmänt använda måttet av defekt densitet för allmänna defekter. Vår undersökning visar också att sårbarhet upptäckt kan påverkas av flera faktorer, inklusive delning av koder mellan på varandra följande versioner av ett programvarusystem.
Alhazmi m.fl. använda den takt med vilken sårbarheter upptäcks för att bygga modeller för att förutsäga antalet ännu inte upptäckta sårbarheter REF.
Security vulnerabilities in software systems: A quantitative perspective
{'venue': 'Proc. Ann. IFIP WG11.3 Working Conference on Data and Information Security', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}