Настройки корреляции уязвимостей приложения

Примечание

Для выполнения нижеописанных действий требуется роль Администратора.

Нажмите на иконку Administration в правом верхнем углу экрана. На экране появится страница администрирования.

Выберите пункт меню AVC (Application Vulnerabilities Correlation) в меню слева, чтобы обновить настройки корреляции уязвимостей приложения (AVC). Страница AVC содержит четыре вкладки: Common, Correlation, Active learning и AVC History.

Вкладка Common содержит следующие настройки:

AVC domain name — имя домена внешней веб-службы, которая обеспечивает AVC-анализ на основе своей определенной модели, созданной с использованием искусственного интеллекта (AI).
Enable auto-review — включение автоматического анализа выявленных проблем безопасности после каждого импорта проблем из инструмента AST в AppSec.Hub. Это позволяет автоматически присваивать импортированным проблемам статус «ложно-положительный» (False Positive) или «истинно-положительный» (True Positive). Чтобы получать результаты AVC-анализа (анализа корреляции уязвимостей приложения) и оценку «истинно/ложноположительный» для проблем безопасности SAST, переведите селектор в положение «включено».
Observable statuses — выбор статусов проблем безопасности, для которых выполняется AVC-анализ. В раскрывающемся меню выберите статусы проблем, для которых выполняется анализ.

На вкладке Correlation могут быть выполнены следующие настройки:

Apply correlation rules by default — включает применение правил корреляции по умолчанию. Если данная настройка отключена, корреляция использоваться не будет.
Correlation rule by default — определяет используемое по умолчанию правило корреляции. В данном примере выбрано правило корреляции, основанное на совпадении в найденных security issues таких параметров как: CWE Id, имя файла и номер строки кода, в которой она была обнаружена.
CWE Id, file name in path, line number in path — включение правила корреляции, используемого по умолчанию.

Вкладка Active learning предлагает следующие настройки.

Enable active learning feature — включение функции периодического переобучения предиктивной модели анализа проблем безопасности для повышения достоверности результатов.
Параметр DP threshold задает пороговое значение для параметра Discriminant power для AVC-модели. Он определяет нижнюю границу качества работы предиктивной модели анализа. Если текущее значение работы AVC-модели опускается ниже заданного значения, запускается процесс дополнительного переобучения, иначе переобучение не требуется.

Вкладка AVC History содержит историю изменений настроек AVC-модели с точки зрения обучения (active learning) этой модели. Период тренировки AVC-модели задается в конфигурационном файле app.properties (см. раздел «Приложение 4. Конфигурационный файл app.properties»). По умолчанию, период переобучения составляет одни сутки.

Вкладка AVC History содержит следующие поля:

ID — идентификатор задачи по изменению настроек AVC в системе.
LEARNING STARTED — дата начала выполнения задачи.
TOTAL ISSUES — количество обработанных проблем безопасности.
REQUEST STATUS — статус задачи.
LANGUAGES — языки программирования, к которым относится задача.

Нажмите на строку задачи, чтобы перейти на страницу с детальной информацией о ней:

На этой странице представлены следующие показатели для каждого из языков программирования:

LANGUAGE — язык программирования.
STATUS — статус задачи.
DP — Вычисленное значение комбинированной метрики Discriminant power для AVC-модели. Значение этой метрики может стать триггером для переобучения модели.
STARTED — дата начала выполнения задачи.
TOTAL — количество обработанных проблем безопасности для данного языка программирования.
MIN RECALL — Минимальная полнота, которая может быть у полученной модели с учетом достоверности. Это — основная метрика, характеризующая качество работы модели и попадание ее результатов в реальные данные. По этой величине сравниваются AVC-модели.
SCORE — Коэффициент полезности AVC-модели. Он отражает эффективность алгоритма. Чем ближе это значение к 1, тем лучше.
SPEC — Параметр Specificity, который отражает количество найденных ложных security issues от общего количества ложных security issues. Чем ближе это значение к 1, тем лучше.
ACC — Параметр Accuracy, который отвечает за общую точность модели без выделения той или иной характеристики как более важной. Чем ближе это значение к 1, тем лучше.
SENSE — Параметр Sensitivity, который отражает насколько полно наш алгоритм определяет уязвимости (security issues). Чем ближе это значение к 1, тем лучше.
PREC — Параметр Precision, который отражает долю реальных security issues среди всех, помеченных как security issues. Чем ближе это значение к 1, тем лучше.
TP (True Positive) — Количество security issues, на которые модель указала, что это security issue.
TN (True Negative) — Количество не security issues, на которые модель указала, что это не security issue.
FP (False Positive) — Количество не security issues, на которые модель указала, что это security issue.
FN (False Negative) — Количество security issues, на которые модель указала, что это не security issue.