LLMを用いた悪意あるOSS開発者に起因するセキュリティリスクの検知手法の検討

• Item type: Symposium(1)
• 公開日: 2024-10-15
• タイトル: LLMを用いた悪意あるOSS開発者に起因するセキュリティリスクの検知手法の検討
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Towards Detecting Security Risks Caused by Malicious OSS Developers using LLM
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: OSS, セキュリティリスク，インサイダー攻撃，プロテストウェア
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
• 資源タイプ: conference paper
• 著者所属: NTT社会情報研究所
• 著者所属: NTT社会情報研究所
• 著者所属: NTT社会情報研究所
• 著者所属: NTT社会情報研究所
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): NTT Social Informatics Laboratories
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): NTT Social Informatics Laboratories
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): NTT Social Informatics Laboratories
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): NTT Social Informatics Laboratories
• 著者名: 鐘本, 楊; 荒川, 玲佳; 上原, 貴之; 秋山, 満昭
• 著者名(英): Yo, Kanemoto; Reika, Arakawa; Takayuki, Uehara; Mitsuaki, Akiyama
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 悪意あるOSS開発者に起因するセキュリティリスクが表面化している．本研究は，OSS開発におけるセキュリティリスクをインサイダー攻撃とプロテストウェアの2つに分類し，これらのリスクを事前に検出する手法を提案する．インサイダー攻撃では，攻撃者がOSS開発者に圧力をかけ，管理権限を奪取し悪意あるコードを埋め込む事象を特徴として捉え，プロテストウェアは開発者の金銭的問題あるいは政治的主張の発言を特徴とし，LLMを活用して開発者の発言からセキュリティリスクを事前に検出する手法を提案する．実験結果からインサイダー攻撃に関しては検知率50.0%，誤検知率0.07%，プロテストウェアに関しては検知率50.0%，誤検知率1.66%の精度で検知可能であること，インサイダー攻撃に関しては事件が発覚する前に，プロテストウェアに関しては悪性コードが混入する前に検知可能であることを確認した．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: Security risks stemming from malicious OSS developers are becoming increasingly apparent. This study categorizes security risks in OSS development into two types: insider attacks and protestware, and proposes methods to detect these risks in advance. In the case of insider attacks, we focus on scenarios where attackers exert pressure on OSS developers to seize administrative privileges and embed malicious code. Protestware, on the other hand, is characterized by developers expressing financial issues or political statements. We propose a method utilizing LLMs to detect security risks from developers' statements in advance. Experimental results demonstrate that our method achieves a detection rate of 50.0% with a false positive rate of 0.07% for insider attacks, and a detection rate of 50.0% with a false positive rate of 1.66% for protestware. Furthermore, it was confirmed that insider attacks can be detected before the incidents are exposed, and protestware can be detected before malicious code is injected.
• 書誌情報: コンピュータセキュリティシンポジウム2024論文集; p. 1234-1241, 発行日 2024-10-15
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会