Use of GNN to automate SSDLC Alert Dismissal Review Process
Langue : anglais
Edité par Springer VS Mai 2026, 2026
- Livre broché
- Neuf
Vendeur : buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Allemagnebuchversandmimpf2000
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This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -The work grew out of a very practical problem: the AppSec team was drowning in security scanning alerts but still occasionally missed real issues that had been dismissed as false positives. Wanted to present a way not just to tune individual tools, but to look across CodeQL, OWASP ZAP, GHAS secret scanning, and other scanners and understand where the triage process itself was failing. That led to the idea of treating the entire alert history as a graph, where alerts, code files, services, dependencies, users, and incidents are all connected nodes linked by data flows, temporal relationships, and shared context. From there, the team designed a JSON schema to normalize alerts from different tools, built a heterogeneous graph on top of that data, and implemented a graph neural network to learn patterns that distinguish correctly closed alerts from those that later turned out to be genuine issues. It all started with synthetic and pilot datasets to prove feasibility, wiring up a small GCN/GAT-based model that could ingest these graphs and output a retriage probability for each closed alert, then iterated on node features and relationships until the model consistently identified historically missed alerts with high precision. Alongside the model, continued developing scripts and pipelines to generate training data, evaluate confusion matrices, and visualize results so that AppSec engineers could see not just scores but concrete examples of alerts being flagged for a second look. As results stabilizedshowing strong precision and recall on retrospective teststhe focus shifted to integration: embedding this GNN step into CI/CD and SIEM workflows so that closed alerts could be continuously re-scored, and highrisk ones automatically routed back to the security team for triage, with analyst feedback feeding into the next training cycle.Springer Vieweg in Springer Science + Business Media, Abraham-Lincoln-Straße 46, 65189 Wiesbaden 144 pp. Englisch.…
N° de réf. du vendeur 9783658514952
- Titre
- Use of GNN to automate SSDLC Alert Dismissal Review Process
- Auteur
- Devjyoti Raha
- Éditeur
- Springer VS Mai 2026
- Année de publication
- 2026
- État de l'article
- Neu
- Reliure
- Taschenbuch
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 3658514957
- ISBN à 13 chiffres
- 9783658514952
- Poids de l'article
- 197 grammes
- Dimensions
- 210x148x9 mm
The work grew out of a very practical problem: the AppSec team was drowning in security scanning alerts but still occasionally missed real issues that had been dismissed as false positives. Wanted to present a way not just to tune individual tools, but to look across CodeQL, OWASP ZAP, GHAS secret scanning, and other scanners and understand where the triage process itself was failing. That led to the idea of treating the entire alert history as a graph, where alerts, code files, services, dependencies, users, and incidents are all connected nodes linked by data flows, temporal relationships, and shared context. From there, the team designed a JSON schema to normalize alerts from different tools, built a heterogeneous graph on top of that data, and implemented a graph neural network to learn patterns that distinguish correctly closed alerts from those that later turned out to be genuine issues.
It all started with synthetic and pilot datasets to prove feasibility, wiring up a small GCN/GAT-based model that could ingest these graphs and output a “retriage probability” for each closed alert, then iterated on node features and relationships until the model consistently identified historically missed alerts with high precision. Alongside the model, continued developing scripts and pipelines to generate training data, evaluate confusion matrices, and visualize results so that AppSec engineers could see not just scores but concrete examples of alerts being flagged for a second look. As results stabilized—showing strong precision and recall on retrospective tests—the focus shifted to integration: embedding this GNN step into CI/CD and SIEM workflows so that closed alerts could be continuously re-scored, and high‑risk ones automatically routed back to the security team for triage, with analyst feedback feeding into the next training cycle.
« Synopsis » peut appartenir à une autre édition de cet ouvrage.
À propos de l’auteur
Devjyoti Raha is working as an application architect with a strong enthusiasm in promoting automation leveraging AI.
« A propos de ce titre » peut appartenir à une autre édition de cet ouvrage.
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Alternative Streitbeilegung:
Die Europäische Kommission stellt eine Plattform für die außergerichtliche Online-Streitbeilegung (OS-Plattform) bereit, aufrufbar unter http://ec.europa.eu/odr.
Droit de rétractation
Si vous êtes un consommateur, vous pouvez exercer votre droit de rétractation sur le contrat conformément à ce qui suit. Le mot « consommateur » désigne toute personne physique agissant à des fins qui n'entrent pas dans le cadre de son activité commerciale, artisanale ou professionnelle.
Informations concernant le droit de rétractation
Droit statutaire de rétractation
Vous avez le droit d'exercer votre droit de rétractation sur ce contrat dans les 14 jours sans donner de raison.
Le délai de rétractation expirera au bout de 14 jours à compter du jour où vous-même, ou un tiers autre que le transporteur et désigné par vous, prendrez physiquement possession de la dernière marchandise, du dernier lot ou de la dernière pièce.
Pour exercer votre droit de rétractation, remplissez électroniquement et envoyez une déclaration claire sur notre site Web, sous « Vos achats » dans « Votre compte ». Nous vous communiquerons sans délai un accusé de réception de cette rétractation sur un support durable (par exemple, par e-mail).
Pour respecter le délai de rétractation, il vous suffit d'envoyer votre message concernant l'exercice de votre droit de rétractation avant l'expiration du délai de rétractation.
Effets de la rétractation
Si vous exercez votre droit de rétractation sur ce contrat, nous vous rembourserons tous les paiements que vous avez effectués, y compris les frais de livraison (à l'exception des frais supplémentaires résultant du choix d'un mode de livraison autre que le type de livraison standard le moins cher que nous proposons).
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Nous effectuerons le remboursement dans les meilleurs délais, et au plus tard 14 jours après le jour où nous aurons été informés de votre décision d'exercer votre droit de rétractation sur ce contrat.
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Exceptions au droit de rétractation
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