Bitte benutzen Sie diese Referenz, um auf diese Ressource zu verweisen: doi:10.22028/D291-46501
Titel: Impact of knowledge-sharing platforms on software security and academic research
VerfasserIn: Jallow, Alfusainey
Sprache: Englisch
Erscheinungsjahr: 2025
Freie Schlagwörter: knowledge sharing platforms
Stack Overflow
security
replication
DDC-Sachgruppe: 004 Informatik
Dokumenttyp: Dissertation
Abstract: Stack Overflow is a widely used platform among software developers and researchers. Developers frequently rely on it as a source of functional, copy-ready code snippets, while researchers study its content to analyze trends, behaviors, and the implications of code reuse—particularly concerning security. However, code on Stack Overflow is not static; the community revises posted code snippets, sometimes addressing bugs and vulnerabilities, much like code in version-controlled repositories. This ongoing evolution raises important questions about its effect on software security and research methodology. In this dissertation, we study the evolving nature of Stack Overflow code snippets and its impact on software security and research results. Developers often reuse snippets without tracking updates, leading to outdated and potentially vulnerable code in open-source projects. Our analysis of over 11,000 GitHub projects revealed thousands of such outdated snippets, including missed critical security fixes. This suggests the need to support developers with tools to help constantly monitor Stack Overflow for security warnings or code fixes. Additionally, the evolving nature of Stack Overflow code snippets and its surrounding context impacts the replicability of cross-sectional research findings, with six studies that we replicated yielding significantly different results on a newer dataset version. Accordingly, we recommend that researchers treat Stack Overflow data as a time series data source to provide better context for interpreting cross-sectional research findings.
Stack Overflow ist eine beliebte Plattform bei Softwareentwicklern und -forschern. Entwickler nutzen sie häufig als Quelle für funktionale, kopierfertige Code-Snippets, während Forscher ihre Inhalte analysieren, um Trends, Verhaltensweisen und die Auswirkungen von Code-Wiederverwendung zu analysieren – insbesondere im Hinblick auf Sicherheit. Der Code auf Stack Overflow ist jedoch nicht statisch; die Community überarbeitet Code-Snippets und behebt dabei manchmal Fehler und Schwachstellen, ähnlich wie bei Code in versionskontrollierten Repositories. Diese fortlaufende Weiterentwicklung von Code-Snippets wirft wichtige Fragen zu ihren Auswirkungen auf die Softwaresicherheit und die Forschungsmethodik auf. In dieser Dissertation untersuchen wir die Weiterentwicklung der Stack Overflow-Code-Snippets und ihre Auswirkungen auf die Softwaresicherheit und Forschungsergebnisse. Entwickler verwenden Snippets häufig wieder, ohne deren Updates zu verfolgen, was zu veraltetem und potenziell anfälligem Code in Open-Source-Projekten führt. Unsere Analyse von über 11.000 GitHub-Projekten fand Tausende solcher veralteten Snippets, darunter auch verpasste kritische Sicherheitsfixes. Dies legt die Notwendigkeit nahe, Entwickler mit Tools zu unterstützen, die Stack Overflow kontinuierlich auf Sicherheitswarnungen oder Code-Fixes überwachen. Darüber hinaus beeinflusst die Weiterentwicklung der Stack Overflow-Code-Snippets und ihres Kontextes die Reproduzierbarkeit von Forschungsergebnissen. Sechs von uns replizierte Studien lieferten auf einer neueren Datensatzversion deutlich unterschiedliche Ergebnisse. Deshalb empfehlen wir Forschern, Stack Overflow-Daten als Zeitreihendaten zu betrachten, um einen besseren Kontext für die Interpretation der Ergebnisse zu schaffen.
Link zu diesem Datensatz: urn:nbn:de:bsz:291--ds-465010
hdl:20.500.11880/40863
http://dx.doi.org/10.22028/D291-46501
Erstgutachter: Bugiel, Sven
Zeller, Andreas
Tag der mündlichen Prüfung: 24-Okt-2025
Datum des Eintrags: 1-Dez-2025
Fakultät: MI - Fakultät für Mathematik und Informatik
Fachrichtung: MI - Informatik
Professur: MI - Keiner Professur zugeordnet
Sammlung:SciDok - Der Wissenschaftsserver der Universität des Saarlandes

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