ЕМПІРИЧНИЙ АУДИТ ПРІОРИТИЗАЦІЇ ВРАЗЛИВОСТЕЙ ЗА EPSS V4 І V5 BETA
DOI:
https://doi.org/10.28925/2663-4023.2026.35.1426Ключові слова:
EPSS, CVE, CISA KEV, пріоритизація вразливостей, відтворюваність, часова доступність, кластерний bootstrapАнотація
Досліджено, як відрізняються пріоритетні списки вразливостей, отримані за EPSS v4 та EPSS v5 beta, і які обмеження має оцінювання цих відмінностей за наступними включеннями до каталогу CISA Known Exploited Vulnerabilities. Мета роботи — зіставити зміну складу списків із наступними записами KEV та перевірити часову доступність самих файлів оцінок. Використано всі 18 парних дат, наявних у зафіксованому відкритому beta-архіві: від 22 травня до 8 червня 2026 року. Для кожної дати сформовано спільну сукупність CVE, оцінених обома версіями, і вилучено записи, вже включені до KEV. Порівняно списки розміру 100, 500, 1000 і 5000 та охоплення наступних включень до каталогу за 30 і 90 днів. Повторні спостереження одного CVE збережено разом під час кластерного bootstrap; додатково перевірено групування за датою включення до KEV та однакову вагу кожного CVE. У списках top-100 двох версій спільними є лише 21–23 CVE, хоча між сусідніми днями кожної окремої версії зберігається щонайменше 98% цього списку. За 90-денного горизонту 420 позитивних спостережень CVE-дата відповідають лише 35 різним CVE. Для top-5000 частка охоплення з вагами за кількістю дат становить 7,86% у v4 та 15,71% у beta; парна різниця дорівнює 7,86 відсоткового пункту, а розвідувальний 95% кластерний інтервал — від −4,18 до 21,44 пункту. Аудит Git виявив, що поточні байти 12 beta-файлів мають коміт пізніше за дату оцінки, а три файли виправлено без зміни позначень дати та версії моделі в заголовку. На шести датах за критерієм коміту того самого дня оцінка різниці також має високу невизначеність. Результати показують необхідність розділяти зміну пріоритетного списку, доступність оцінок і невизначеність охоплення наступних KEV. Практичним результатом є відтворюваний аудит із пофайловими хешами та перевірками, придатний для аналізу міграції джерел оцінювання. У чистому тестовому середовищі повторено обчислення, а на трьох раніше не використаних липневих зрізах випущеної v5 одержано повний збіг відбору й метрик у двох програмних реалізаціях. Висновки не переносяться автоматично на випущену v5, реальну експлуатацію або інвентар конкретної організації.
Завантаження
Посилання
Jacobs, J. (2026). New version of EPSS went live June 15th! FIRST. https://www.first.org/newsroom/releases/202606-036
FIRST. (2026). Get the data. https://www.first.org/epss/data
Denysiuk, V. (2025). Predicting CVE exploitation based on open NVD and KEV data for risk-based prioritization. Cybersecurity: Education, Science, Technique, 2(30), 428–444. https://doi.org/10.28925/2663-4023.2025.30.906
Sherif, E., Yevseyeva, I., Basto-Fernandes, V., & Cook, A. (2026). Bridging the gap between security metrics and key risk indicators: An empirical framework for vulnerability prioritization [Preprint]. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2603.12450
Koscinski, V., Nelson, M., Okutan, A., Falso, R., & Mirakhorli, M. (2025). Conflicting scores, confusing signals: An empirical study of vulnerability scoring systems [Preprint]. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2508.13644
Iannone, E., Sellitto, G., Iaccarino, E., Ferrucci, F., De Lucia, A., & Palomba, F. (2024). Early and realistic exploitability prediction of just-disclosed software vulnerabilities: How reliable can it be? ACM Transactions on Software Engineering and Methodology, 33(6), 1–41. https://doi.org/10.1145/3654443
Bakare, A. (2026). Point-in-time vulnerability data: Reproducibility materials for historical vulnerability reconstruction (Version 1) [Data set]. Mendeley Data. https://doi.org/10.17632/ftkrdrpckk.1
Gamblin, J. (2026). EPSS-Compare [Computer software]. GitHub. https://github.com/jgamblin/EPSS-Compare
Hackuity. (2026). EPSS v5 is here. TRS just got sharper. https://www.hackuity.ai/blog/epss-v5-is-here-trs-just-got-sharper
Cybersecurity and Infrastructure Security Agency. (2026). Known Exploited Vulnerabilities Catalog [Data set; GitHub repository snapshot, commit 4d1aff213a881341db8a276c89802e05bf69481c]. GitHub. https://github.com/cisagov/kev-data/tree/4d1aff213a881341db8a276c89802e05bf69481c
Empirical Security. (2026). EPSS scores [Data set; GitHub repository snapshot, commit f9b61220a5a289812f54c3c1327b178c51f01d08]. GitHub. https://github.com/empiricalsec/epss_scores/tree/f9b61220a5a289812f54c3c1327b178c51f01d08
Field, C. A., & Welsh, A. H. (2007). Bootstrapping clustered data. Journal of the Royal Statistical Society: Series B (Statistical Methodology), 69(3), 369–390. https://doi.org/10.1111/j.1467-9868.2007.00593.x
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2026 Віталій Стрельніков, Максим Ворохоб, Зореслава Бржевська, Владислав Круглик

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.