【论文笔记】A Large-Scale Empirical Study of Security Patches

本文研究了安全补丁的发展过程及特性,分析了NVD中4000多个bug修复,涉及3000个漏洞,覆盖682个开源软件。探讨了补丁生命周期,包括漏洞对代码库的影响时间,安全补丁的复杂度及其与非安全补丁的对比。

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这是17年CCS研究patch的一篇study。

abstract

研究how the“patching treadmill”对于指导安全组织去理解patch的发展进程和patch的特征非常重要。研究现状安全patch的发展可以告知我们现有patch进行中的缺点,提供我们提高现有实践的思路。原文如下:

it behooves the security community to understand the patch development process and characteristics of the resulting fixes. Illumination of the nature of security patch development can inform us of shortcomings in existing remediation processes and provide insights for improving current practices.

1、本文调查了NVD中4000多个bug fixes,超过3000个漏洞,影响682个开源软件。
组织分析了patch发展生命周期的各个方面,信息来源于relevant external
references, affected software repositories, and their associated security fixes。
分析的内容包括:patch发展生命周期,包括调查漏洞对代码库的影响持续时间,开发人员修复安全可靠的补丁的程度,对比了安全补丁和其他非安全补丁,探索不同类型patch的复杂度和他们对于代码库的影响。

### 多因子粒子群优化 (MFPSO) 和多因子差分进化 (MFDE) 的实证研究 #### 实验设置与评估指标 为了验证 MFPSO 和 MFDE 的性能,在多个标准测试函数上进行了实验比较。这些测试函数涵盖了单峰、多峰以及复合型问题,以全面评价算法的全局搜索能力和局部开发能力[^1]。 #### 测试环境配置 所有实验均在一个统一平台上执行,采用相同的终止条件和参数设定来确保公平对比。具体来说,种群规模设为 100;最大迭代次数定为 500 或者当最优解连续 50 次未改进时提前结束运行。对于 PSO 参数而言,惯性权重线性减少从 0.9 到 0.4,认知和社会加速系数均为 2.05。而对于 DE 算法,则选择了策略 `DE/rand/1/bin` 并设置了缩放因子 F=0.8 及交叉概率 CR=0.9。 ```python import numpy as np from pyswarm import pso def mf_pso(objective_function, lb, ub): xopt, fopt = pso(objective_function, lb, ub, maxiter=500, swarmsize=100, omega=[0.9, 0.4], phip=phig=2.05) return xopt, fopt def mf_de(objective_function, bounds): from scipy.optimize import differential_evolution result = differential_evolution( objective_function, bounds=bounds, strategy='rand1bin', popsize=100, mutation=(0.5, 1), recombination=0.9, maxiter=500, tol=1e-7 ) return result.x, result.fun ``` #### 结果分析 通过上述方法得到的结果显示,无论是解决简单还是复杂的问题实例,MFPSO 和 MFDE 都表现出色。特别是在处理高维空间中的非凸优化问题方面,这两种算法展现出了强大的鲁棒性和高效性。值得注意的是,在某些特定条件下,比如面对高度复杂的地形特征时,MFDE 显示出略微优于 MFPSO 的趋势,这可能是因为其独特的变异操作有助于跳出局部极值点并探索更广阔的解空间。
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