领域知识驱动的缺陷报告预测

原文标题：Domain knowledge-based security bug reports prediction
原文作者：Wei Zheng, JingYuan Cheng, Xiaoxue Wu, Ruiyang Sun, Xiaolong Wang, Xiaobing Sun
原文链接：https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S095070512200096X
发表期刊：Knowledge-Based Systems 2022
笔记作者：zhanS@SecQuan
文章小编：cherry@SecQuan

安全缺陷报告（Security Bug Report， SBR）预测是消除软件产品安全风险的一项举措。本文的目标是在软件安全领域专业知识的帮助下提高SBR预测的有效性。图1是本文所提SBR预测模型框架，分为3个阶段：数据准备、知识图谱生成和性能评估。

Fig. 1 SBR预测框架

在数据准备阶段，来源于图2中的5个开源项目和CWE Top 25共同组成了实验数据集。作者将图2所示数据集按照50:50的比例分开，一部分用于构建语料库，另一部分作为测试集。数据集内容主要包括Bug报告的Summary和Description字段内容。CWE Top 25的漏洞作为扩展数据集，包括：CWE名称，Description和Extended Description字段内容。

Fig. 2 数据集（5个开源项目）

在知识图谱生成阶段，论文使用spaCy对文本进行token化和词恢复，然后为手动为实体打上标签。本文中所涉及的实体有6类：软件名、安全相关词、缺陷位置、缺陷类型、其他词、其他短语，如图3所示；实体间关系分类如图4所示。

Fig. 3 实体分类

Fig. 4 主要的实体间关系分类

最终，基于抽取的实体和关系，使用Neo4j建立软件安全知识图谱。图5是SBR的预测流程。首先使用spaCy进行分词，并标记词性；然后提取实体和实体间关系。通过语料库和知识图谱计算SBR中词和短语与安全相关单词/短语间的余弦相似性。

Fig. 5 SBR预测流程