論文の概要: Predicting Vulnerability In Large Codebases With Deep Code
Representation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.12783v1
- Date: Fri, 24 Apr 2020 13:18:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-10 04:18:40.232893
- Title: Predicting Vulnerability In Large Codebases With Deep Code
Representation
- Title（参考訳）: コード表現による大規模コードベースの脆弱性予測
- Authors: Anshul Tanwar, Krishna Sundaresan, Parmesh Ashwath, Prasanna Ganesan,
Sathish Kumar Chandrasekaran, Sriram Ravi
- Abstract要約: ソフトウェアエンジニアは様々なモジュールのコードを書きます。
過去に(異なるモジュールで)修正された同様の問題やバグも、本番コードで再び導入される傾向にある。
ソースコードから生成した抽象構文木(AST)の深部表現とアクティブフィードバックループを用いた,AIに基づく新しいシステムを開発した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.357681017646283
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Currently, while software engineers write code for various modules, quite
often, various types of errors - coding, logic, semantic, and others (most of
which are not caught by compilation and other tools) get introduced. Some of
these bugs might be found in the later stage of testing, and many times it is
reported by customers on production code. Companies have to spend many
resources, both money and time in finding and fixing the bugs which would have
been avoided if coding was done right. Also, concealed flaws in software can
lead to security vulnerabilities that potentially allow attackers to compromise
systems and applications. Interestingly, same or similar issues/bugs, which
were fixed in the past (although in different modules), tend to get introduced
in production code again.
We developed a novel AI-based system which uses the deep representation of
Abstract Syntax Tree (AST) created from the source code and also the active
feedback loop to identify and alert the potential bugs that could be caused at
the time of development itself i.e. as the developer is writing new code (logic
and/or function). This tool integrated with IDE as a plugin would work in the
background, point out existing similar functions/code-segments and any
associated bugs in those functions. The tool would enable the developer to
incorporate suggestions right at the time of development, rather than waiting
for UT/QA/customer to raise a defect.
We assessed our tool on both open-source code and also on Cisco codebase for
C and C++ programing language. Our results confirm that deep representation of
source code and the active feedback loop is an assuring approach for predicting
security and other vulnerabilities present in the code.
- Abstract（参考訳）: 現在、ソフトウェアエンジニアがさまざまなモジュールのコードを書く一方で、コーディング、ロジック、セマンティクスなど、さまざまなタイプのエラー(そのほとんどはコンパイルや他のツールでは捉えられない)が紹介されることが多い。
これらのバグのいくつかはテストの後半段階にある可能性があり、本番コードで顧客から報告されることが多い。
コーディングを正しく行えば避けられたであろうバグの発見と修正には、お金と時間の両方の多くのリソースが必要になります。
また、ソフトウェアに隠された欠陥は、攻撃者がシステムやアプリケーションを侵害する可能性のあるセキュリティ脆弱性につながる可能性がある。
興味深いことに、過去に(異なるモジュールで)修正された同じまたは類似のイシュー/バグは、再び本番コードに導入される傾向がある。
我々は、ソースコードから生成された抽象構文木(AST)の深い表現とアクティブフィードバックループを使用して、開発者が新しいコード(論理や関数)を書いているときに、開発時に発生する可能性のあるバグを特定し警告する新しいAIベースのシステムを開発した。
プラグインとしてIDEに統合されたこのツールは、バックグラウンドで動作し、既存の類似機能/コードセグメントと関連するバグを指摘します。
このツールは、UT/QA/customerが欠陥を発生させるのを待つのではなく、開発時点で提案を組み込むことができる。
オープンソースコードとC言語とC++用のCiscoコードベースの両方でツールを評価しました。
その結果、ソースコードとアクティブフィードバックループの深い表現は、コードに存在するセキュリティやその他の脆弱性を予測するための確実なアプローチであることを確認した。
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