Дипломная работа 09.03.02 Информационные системы и технологии: "Система прогнозирования уязвимостей в программном обеспечении на основе машинного обучения"

Актуальность темы

Актуальность темы разработки системы прогнозирования уязвимостей в программном обеспечении на основе машинного обучения обусловлена ростом кибератак и увеличением сложности программного кода. По данным Национального центра информационной безопасности, в 2024 году количество выявленных уязвимостей в ПО увеличилось на 45% по сравнению с 2022 годом, достигнув 24 500 уязвимостей в год. При этом среднее время между обнаружением уязвимости и ее эксплуатацией сократилось до 72 часов, что создает критические риски для информационной безопасности.

Современные методы обнаружения уязвимостей, такие как статический и динамический анализ кода, имеют ряд ограничений: высокий уровень ложноположительных срабатываний (до 60%) и неспособность прогнозировать новые типы уязвимостей. По статистике, традиционные методы позволяют обнаружить только 35-40% потенциальных уязвимостей на этапе разработки, что приводит к значительным затратам на устранение проблем в уже выпущенном продукте.

Актуальность темы 2025 года заключается в том, что применение технологий машинного обучения для прогнозирования уязвимостей позволяет повысить точность обнаружения на 50% и сократить время реагирования на новые угрозы. Современные алгоритмы, такие как трансформеры и графовые нейронные сети, показывают перспективные результаты в анализе структуры кода и выявлении скрытых паттернов, что делает эту тему особенно актуальной для исследований в области информационной безопасности.

Пример введения

В условиях цифровой трансформации и роста киберугроз вопросы обеспечения безопасности программного обеспечения приобретают стратегическое значение для ИТ-индустрии. Современные программные продукты, включающие миллионы строк кода, содержат скрытые уязвимости, которые могут быть использованы злоумышленниками для несанкционированного доступа к данным и нарушения работы систем.

Традиционные методы обнаружения уязвимостей, основанные на правилах и шаблонах, не справляются с современными вызовами: ростом сложности кода, появлением новых типов уязвимостей и необходимостью оперативного реагирования на угрозы. Внедрение системы прогнозирования уязвимостей на основе машинного обучения позволит повысить точность обнаружения потенциальных проблем на этапе разработки, сократив затраты на их устранение в 3-4 раза.

В данной работе объектом исследования выступает процесс обнаружения уязвимостей в программном обеспечении, а предметом — применение методов машинного обучения для прогнозирования потенциальных уязвимостей. Для достижения поставленной цели будут применены методы анализа уязвимостей, проектирования архитектуры системы и оценки эффективности предложенных алгоритмов.

Цель и задачи исследования

Цель исследования: Разработка системы прогнозирования уязвимостей в программном обеспечении на основе машинного обучения, обеспечивающей повышение точности обнаружения уязвимостей на 50% по сравнению с традиционными методами.

Задачи исследования:

• Провести анализ существующих методов обнаружения уязвимостей и выявить их ограничения
• Исследовать современные подходы к применению машинного обучения в области анализа безопасности ПО
• Разработать архитектуру системы прогнозирования уязвимостей на основе машинного обучения
• Создать набор данных для обучения и тестирования моделей на основе открытых репозиториев уязвимостей
• Реализовать и обучить модели машинного обучения для прогнозирования уязвимостей
• Провести сравнительный анализ эффективности предложенных моделей с традиционными методами
• Оценить практическую применимость разработанной системы в условиях реальной разработки ПО

Запутались в постановке задач? Наши эксперты помогут правильно сформулировать все разделы вашей работы.

Объект и предмет исследования

Объект исследования: Процесс обнаружения уязвимостей в программном обеспечении на этапе разработки.

Предмет исследования: Применение методов машинного обучения для прогнозирования потенциальных уязвимостей в исходном коде программного обеспечения.

Изучая эти аспекты, мы фокусируемся на том, как современные алгоритмы машинного обучения могут быть адаптированы для анализа структуры программного кода и выявления скрытых паттернов, указывающих на потенциальные уязвимости.

Примерное содержание работы (План)

В первой главе мы проведем теоретический анализ современных подходов к обнаружению уязвимостей в программном обеспечении. Это позволит нам понять эволюцию методов анализа безопасности, от простых проверок на соответствие стандартам к современным системам автоматизированного анализа. Особое внимание будет уделено анализу существующих классификаций уязвимостей (CWE, CVE), методов статического и динамического анализа кода, а также современных исследований в области применения искусственного интеллекта для обеспечения безопасности ПО.

Во второй главе основное внимание уделено анализу применения машинного обучения для прогнозирования уязвимостей. Мы исследуем различные подходы к представлению программного кода в формате, пригодном для обработки алгоритмами машинного обучения, включая абстрактные синтаксические деревья (AST), графы потока управления (CFG) и графы потока данных (DFG). Этот этап включает анализ современных архитектур нейронных сетей, таких как трансформеры и графовые нейронные сети, и их применимости для анализа программного кода.

Третья глава посвящена разработке и реализации системы прогнозирования уязвимостей. Здесь мы разработаем архитектуру решения, включающую модули предобработки кода, обучения моделей и интерпретации результатов. Особое внимание будет уделено созданию набора данных на основе открытых репозиториев уязвимостей (NVD, GitHub), выбору подходящих алгоритмов машинного обучения и оценке их эффективности. Мы также реализуем прототип системы и проведем его тестирование на реальных примерах кода.

Ожидаемые результаты и практическая польза

В результате выполнения дипломной работы будет разработана система прогнозирования уязвимостей в программном обеспечении на основе машинного обучения, включающая:

• Аналитический обзор существующих методов обнаружения уязвимостей и их ограничений
• Архитектурную модель системы с описанием компонентов и их взаимодействия
• Методику представления программного кода для обработки алгоритмами машинного обучения
• Обученные модели машинного обучения для прогнозирования различных типов уязвимостей
• Прототип системы с возможностью интеграции в процесс разработки ПО
• Методику оценки эффективности и рекомендации по применению
• Сравнительный анализ с традиционными методами обнаружения уязвимостей

Практическая польза от внедрения предложенного решения будет заключаться в повышении точности обнаружения уязвимостей на 52%, сокращении времени анализа кода на 45% и снижении количества ложноположительных срабатываний на 60%. Экономический эффект для разработчика ПО составит около 3,5 млн рублей на проект за счет сокращения затрат на устранение уязвимостей на поздних стадиях разработки и снижения рисков кибератак после выпуска продукта.

Что написать в заключении?

В ходе выполнения дипломной работы по теме "Система прогнозирования уязвимостей в программном обеспечении на основе машинного обучения" были достигнуты следующие результаты:

Проведенный анализ существующих методов обнаружения уязвимостей выявил ключевые ограничения традиционных подходов: высокий уровень ложноположительных срабатываний и неспособность прогнозировать новые типы уязвимостей. Исследование современных методов машинного обучения позволило определить наиболее перспективные архитектуры для анализа программного кода, включая графовые нейронные сети и трансформеры, адаптированные для работы с абстрактными синтаксическими деревьями.

Разработанная архитектура системы включает три основных компонента: модуль преобразования кода в графовое представление, модуль обучения моделей на основе графовых нейронных сетей и модуль интерпретации результатов с возможностью интеграции в процесс разработки. Тестирование на наборе данных, включающем 15 000 примеров уязвимого кода из NVD и GitHub, показало повышение точности обнаружения уязвимостей с 38% до 82% и снижение ложноположительных срабатываний с 60% до 24%.

Таким образом, цель исследования — разработка системы прогнозирования уязвимостей в программном обеспечении на основе машинного обучения — достигнута. Предложенное решение обеспечивает значительное повышение эффективности обнаружения уязвимостей по сравнению с традиционными методами. Для дальнейшего развития рекомендуется расширение системы за счет поддержки дополнительных языков программирования и интеграция с популярными средами разработки для обеспечения оперативного анализа кода в процессе написания.