Fugu-MT 論文翻訳(概要): $\mu$VulDeePecker: A Deep Learning-Based System for Multiclass Vulnerability Detection

論文の概要: $\mu$VulDeePecker: A Deep Learning-Based System for Multiclass Vulnerability Detection

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.02334v1
Date: Wed, 8 Jan 2020 01:47:22 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-01-13 12:56:20.515501
Title: $\mu$VulDeePecker: A Deep Learning-Based System for Multiclass Vulnerability Detection
Title（参考訳）: $\mu$VulDeePecker: マルチクラス脆弱性検出のためのディープラーニングベースシステム
Authors: Deqing Zou, Sujuan Wang, Shouhuai Xu, Zhen Li, Hai Jin
Abstract要約: VulDeePeckerと呼ばれるマルチクラス脆弱性検出のための,最初のディープラーニングベースのシステムを提案する。関連スポンサーコンテンツ $mu$VulDeePeckerの根底にある重要な洞察は、コードアテンションの概念です。実験によると、$mu$VulDeePeckerはマルチクラスの脆弱性検出に有効であり、制御依存性の調整がより高い検出能力をもたらす可能性がある。
参考スコア（独自算出の注目度）: 24.98991662345816
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Fine-grained software vulnerability detection is an important and challenging problem. Ideally, a detection system (or detector) not only should be able to detect whether or not a program contains vulnerabilities, but also should be able to pinpoint the type of a vulnerability in question. Existing vulnerability detection methods based on deep learning can detect the presence of vulnerabilities (i.e., addressing the binary classification or detection problem), but cannot pinpoint types of vulnerabilities (i.e., incapable of addressing multiclass classification). In this paper, we propose the first deep learning-based system for multiclass vulnerability detection, dubbed $\mu$VulDeePecker. The key insight underlying $\mu$VulDeePecker is the concept of code attention, which can capture information that can help pinpoint types of vulnerabilities, even when the samples are small. For this purpose, we create a dataset from scratch and use it to evaluate the effectiveness of $\mu$VulDeePecker. Experimental results show that $\mu$VulDeePecker is effective for multiclass vulnerability detection and that accommodating control-dependence (other than data-dependence) can lead to higher detection capabilities.
Abstract（参考訳）: きめ細かいソフトウェア脆弱性の検出は重要で難しい問題です。理想的には、検出システム(または検出装置)は、プログラムに脆弱性が含まれているかどうかを検出できるだけでなく、問題の脆弱性の種類を特定できるべきである。ディープラーニングに基づく既存の脆弱性検出手法は、脆弱性の存在(バイナリ分類や検出問題に対処する)を検出することができるが、脆弱性のタイプを特定できない(マルチクラス分類に対処できない)。本稿では,マルチクラス脆弱性検出のための最初のディープラーニングベースシステムである$\mu$VulDeePeckerを提案する。コードアテンション(code attention)という概念は、サンプルが小さい場合でも、脆弱性の種類を特定するのに役立つ情報をキャプチャするものだ。この目的で、スクラッチからデータセットを作成し、$\mu$vuldeepeckerの有効性を評価するために使用します。実験の結果、$\mu$VulDeePeckerはマルチクラスの脆弱性検出に有効であり、(データ依存以外の)制御依存性の調整がより高い検出能力をもたらすことが示された。

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