Syfte: Utvärdera om automatiserad sårbarhetsskanning exakt identifierar sårbarheter i datornätverk och om denna noggrannhet är beroende av de plattformar som används. Design/metodologi/approach: Både kvalitativa jämförelser av funktionalitet och kvantitativa jämförelser av falska positiva och falska negativa görs för sju olika skannrar. Den kvantitativa bedömningen omfattar data från både autentiserade och oautentiserade skanningar. Experiment genomfördes på ett datornätverk med 28 värdar med olika operativsystem, tjänster och sårbarheter. Detta nätverk inrättades av ett team av säkerhetsforskare och yrkesverksamma. De data som samlas in i denna studie visar att autentiserad sårbarhetsskanning är användbar. Automatiserad skanning kan dock inte exakt identifiera alla sårbarheter som finns i datornätverk. Dessutom är skanningar av värdar som kör Windows mer exakta än skanningar av värdar som kör Linux. Detta dokument fokuserar på den direkta utgången av automatiserade skanningar med avseende på de sårbarheter de identifierar. Områden som hur man tolkar de resultat som utvärderas av varje scanner (t.ex. När det gäller riktlinjer för sanering) eller att samla information om enskilda sårbarheter i riskåtgärder faller utanför tillämpningsområdet. Detta dokument beskriver hur väl automatiserade sårbarhetsskannrar fungerar när det gäller att identifiera säkerhetsproblem i ett nätverk. Resultaten tyder på att en sårbarhetsscanner är ett användbart verktyg att ha i din säkerhet verktygslåda med tanke på att användarbehörigheter är tillgängliga för värdarna i ditt nätverk. Manuell ansträngning krävs dock för att komplettera automatisk skanning för att få tillfredsställande noggrannhet när det gäller nätsäkerhetsproblem. Originalitet/värde: Tidigare studier har fokuserat på kvalitativa aspekter på sårbarhetsbedömning. I denna studie presenteras en kvantitativ utvärdering av sju av de mest populära sårbarhetsskannrarna på marknaden.
Holm m.fl. REF gjorde en kvantitativ utvärdering av sårbarhetsskanning.
A quantitative evaluation of vulnerability scanning
{'venue': 'Inf. Manag. Comput. Security', 'journal': 'Inf. Manag. Comput. Security', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}