Abstract-Security felrapporter kan beskriva säkerhetskritiska sårbarheter i programvaruprodukter. Felrapporteringssystem kan innehålla tusentals felrapporter, där relativt få av dem är säkerhetsrelaterade. Därför kan det vara utmanande att hitta omärkta säkerhetsfel bland dem. För att hjälpa säkerhetsingenjörer att snabbt och exakt identifiera dessa rapporter har textbaserade förutsägelsemodeller föreslagits. Dessa kan ofta felmärka rapporter om säkerhetsfel på grund av ett antal skäl som klassobalans, där förhållandet mellan icke-säkerhetsrapporter och rapporter om säkerhetsfel är mycket högt. Mer kritiskt, Vi har observerat att förekomsten av säkerhetsrelaterade sökord i både säkerhet och icke-säkerhet felrapporter kan leda till felmärkning av säkerhet felrapporter. I detta dokument föreslås Farsec, ett ramverk för filtrering och rankning av felrapporter för att minska förekomsten av säkerhetsrelaterade nyckelord. Innan du bygger förutsägelse modeller, vårt ramverk identifierar och tar bort icke-säkerhets felrapporter med säkerhetsrelaterade sökord. Vi visar att FARSEC förbättrar prestandan hos textbaserade förutsägelsemodeller för säkerhetsrapporter i 90 procent av fallen. Speciellt utvärderar vi den med 45,940 felrapporter från krom och fyra apacheprojekt. Med vårt ramverk lindrar vi problemet med obalans i klassen och minskar antalet felmärkta felrapporter med 38 procent.
Ett nyligen utfört arbete av Peters et al. föreslog ett ramverk kallat FARSEC, som integrerade filtrering och rankning för säkerhetsfelrapport förutsägelse REF.
Text Filtering and Ranking for Security Bug Report Prediction
{'venue': 'IEEE Transactions on Software Engineering', 'journal': 'IEEE Transactions on Software Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}