Software vulnerabilities. Data base statistical analysis using text mining techniques.
Creators: name: Τολούδης, Δημήτριος Νικολάου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2015
Subjects: Ευπάθειες πληροφοριακών συστημάτων
Ανάλυση κειμένου
Στατιστική ανάλυση
Πρόβλεψη σοβαρότητας
Software vulnerabilities
Text mining
Statistical analysis
Severity prediction

description: Η πληροφορία είναι το νόμισμα του 21ου αιώνα και ως εκ τούτου η ανάγκη για ασφαλή διακίνησης, αποθήκευση και επεξεργασία των δεδομένων είναι μεγαλύτερη από ποτέ. Τα τρωτά σημεία λογισμικού είναι η αχίλλειος πτέρνα της ασφάλειας συστημάτων. Κάθε υπεύθηνος της ασφάλειας των πληροφοριών ή ερευνητής πρέπει να ασχοληθεί με αυτά, προκειμένου να διατηρήσει την Εμπιστευτικότητα, την Ακεραιότητα και Διαθεσιμότητα των πληροφοριών. Ο μεγάλος αριθμός των νεοανακληφθέντων τρωτοτήτων επιβάλλει την ταχεία αξιολόγηση της σοβαρότητας τους, προκειμένου να δοθεί προτεραιότητα στην αντιμετώπισή τους. Η συγκεκριμένη διατριβή πραγματοποιήθηκε στα πλαίσια του Διατμηματικού Προγράμματος Μεταπτυχιακών Σπουδών «Πληροφορική και Διοίκηση» του Αριστοτελείου Πανεπιστημίου Θεσσαλονίκης. Είναι μια στατιστική ανάλυση των τρωτών σημείων του λογισμικού, προκειμένου να προβλέψει την κατηγορία σοβαρότητάς τους, σύμφωνα με το CVSS και το WIVSS, χωρίς τη χρήση των ιδιαίτερων χαρακτηριστικών τους. Ως εκ τούτου, οι περιγραφές τους αναλύθηκαν με τη χρήση τεχνικών ανάλυσης κειμένου. Στη συνέχεια δημιουργήθηκαν μοντέλα πρόβλεψης, χρησιμοποιώντας αλγόριθμους πρόβλεψης κατάταξης και τα αποτελέσματά τους αξιολογήθηκαν σύμφωνα με την συνολική Ακρίβεια και την Ανάκληση και Ακρίβεια της κάθε κλάσης που πέτυχε κάθε μοντέλο. Τα αποτελέσματα ήταν πολύ ενθαρρυντικά και επιβεβαίωσαν ότι οι παραπάνω τεχνικές μπορούν να χρησιμοποιηθούν ως ένα ιδιαίτερα χρήσιμο εργαλείο για την πρόβλεψη και την έγκαιρη προειδοποίηση σχετικά με τη σοβαρότητα μιας νεοανακαλυφθήσας ευπάθειας, από κάθε έναν που ασχολείται με την ασφάλεια του λογισμικού.
description: Information is the currency of the 21st century and therefore the need for secure trafficking, storing and processing of data is greater than ever. Software vulnerabilities are the Achilles’ heel of system security. Every information security officer or researcher has to deal with them, in order to maintain the Confidentiality, Integrity and Availability of information. The great number of just-found vulnerabilities imposes the rapid evaluation of their severity in order to prioritise their confrontation. This thesis was conducted within the context of the Interdepartmental Program of Postgraduate Studies «Informatics and Management» of Aristotle University of Thessaloniki. It is a statistic analysis of software vulnerabilities in order to predict their severity class, according to CVSS and WIVSS, without the use of their individual characteristics. Therefore, their descriptions were analysed by the use of text mining techniques. Then, prediction models were created, using classification prediction algorithms and their results were evaluated according to the total Accuracy and the Recall and Precision of every class that models achieved. The outcomes were very promising and confirmed that the above techniques can be used as a notably useful tool for prediction and timely warning about a just discovered vulnerability’s severity, by every one who deals with software security.