基于逻辑回归的开源软件安全需求识别新方法

本文探讨了在开源软件开发中如何有效识别安全需求的问题，针对现有的前期需求工程（RE）中的安全需求识别方法存在的局限性。在传统的RE过程中，许多方法依赖于文本信息检索技术，这在处理开源软件（OSS）项目中的动态变化和即时需求时显得不够适用。因为开源项目的开发过程更为灵活，开发者经常通过编写注释、提供代码片段、附件和外部资源链接来更新和讨论安全相关的需求。 研究者们提出了一种新颖的解决方案，即基于逻辑回归的模型来识别OSS项目中的安全需求。这种方法的关键在于考虑了五个关键指标，这些指标可能包括但不限于需求的明确性、代码中的安全实践、社区讨论中的提及频率、相关文档中的描述以及开发者的行为模式。通过应用这个模型到三个不同的OSS项目中进行实验，研究团队评估了这些指标在实际场景中的表现。 实验结果显示，模型在识别安全需求时表现出色，高达四分之三的指标在项目内部测试中展现了良好的性能。这表明逻辑回归模型能够有效地捕捉到开源项目中动态变化的安全需求，不仅能够适应RE的即时性，而且有助于提高安全需求的准确性和及时性。 这种基于回归模型的方法对于开源软件开发来说具有重要的实践价值，因为它能够帮助开发者更有效地识别和管理安全需求，减少潜在的安全漏洞，从而提升整个开源生态系统的安全性。此外，这种方法也对其他领域的即时RE提供了新的思路，特别是在处理快速迭代和用户参与度高的项目时。未来的研究可以进一步优化模型，考虑更多的因素，以进一步提升安全需求识别的精确性和效率。