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A security pattern detection framework for building more secure software

机译：建立更安全软件的安全模式检测框架

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Security patterns are one of the reusable building blocks of a secure software architecture that provide solutions to particular recurring security problems in given contexts. Incomplete or nonstandard implementation of security patterns may produce vulnerabilities and invite attackers. Therefore, the detection of security patterns improves the quality of security features. In this paper, we propose a security pattern detection (SPD) framework and its internal pattern matching techniques. The framework provides a platform for data extraction, pattern matching, and semantic analysis techniques. We implement ordered matrix matching (OMM) and non-uniform distributed matrix matching (NDMM) techniques. The OMM technique detects a security pattern matrix inside the target system matrix (TSM). The NDMM technique determines whether the relationships between all classes of a security pattern are similar to the relationships between some classes of the TSM. The semantic analysis is used to reduce the rate of false positives. We evaluate and compare the performance of the proposed SPD framework using both matching techniques based on four case studies independently. The results show that the NDMM technique provides the location of the security patterns, and it is highly flexible, scalable and has high accuracy with acceptable memory and time consumption for large projects.
机译：安全模式是安全软件架构的可重用构建块之一，可以在给定的上下文中为特定重复的安全问题提供解决方案。安全模式的不完整或非标准实施可能会产生漏洞和邀请攻击者。因此，安全模式的检测提高了安全特征的质量。在本文中，我们提出了一种安全模式检测（SPD）框架及其内部模式匹配技术。该框架为数据提取，模式匹配和语义分析技术提供了平台。我们实现有序矩阵匹配（OMM）和非均匀分布式矩阵匹配（NDMM）技术。 OMM技术检测目标系统矩阵（TSM）内的安全模式矩阵。 NDMM技术确定所有类别的安全模式之间的关系是否类似于TSM的某些类之间的关系。语义分析用于降低误报的速率。我们通过独立于四个案例研究来评估和比较所提出的SPD框架的性能。结果表明，NDMM技术提供了安全模式的位置，它具有高度灵活性，可扩展性，并且具有高精度，具有可接受的存储器和大型项目的时间消耗。

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