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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 저널정보
- 한국정보통신학회 INTERNATIONAL CONFERENCE ON FUTURE INFORMATION & COMMUNICATION ENGINEERING 2023 INTERNATIONAL CONFERENCE ON FUTURE INFORMATION & COMMUNICATION ENGINEERING Vo.14 No.1
- 발행연도
- 2023.1
- 수록면
- 77 - 81 (5page)
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Recently, the application of software in diverse industries such as cloud computing, enterprise software, and IoT is gradually increasing as we move towards the 4th industrial revolution. However, as software expands in size and complexity, security attack threats continue to emerge as a result of potential program flaws, causing significant societal losses. As a prevention, a secure software development lifecycle that incorporates software weakness throughout the development process is crucial. A highly efficient tool for addressing this software weakness is the weakness analyzer which can analyze weaknesses in software at the time of development. Among these, static analysis tools can identify weaknesses without running programs and can identify targeted weaknesses. However, these tools generally ten to report a significant number of false alarms. In this study, we propose a system to report a significant number of false alarms. In this study, we propose a system to reduce false alarms by using the BERT model to determine the reliability of the weakness analysis results generated by the static analysis tool and reclassifying the derived reliable alarms into the classification model. Through this, it is feasible to increase effectively true alarms while maintaining the advantages of the analysis tool and properly inspecting the weakness in the program.
목차
Abstract
Ⅰ. INTRODUCTION
Ⅱ. SYSTEM MODELS AND METHODS
Ⅲ. PREPARING THE DATASET AND MODEL EVALUATION
Ⅳ. CONCLUSIONS AND FUTURE WORKS
REFERENCES
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