論文の概要: A Hybrid Graph Neural Network Approach for Detecting PHP Vulnerabilities

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.08835v1
• Date: Wed, 16 Dec 2020 10:17:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-03 02:47:58.747689
• Title: A Hybrid Graph Neural Network Approach for Detecting PHP Vulnerabilities
• Title（参考訳）: PHP脆弱性検出のためのハイブリッドグラフニューラルネットワークアプローチ
• Authors: Rishi Rabheru, Hazim Hanif, Sergio Maffeis
• Abstract要約: DeepTectiveはGated Recurrent UnitsとGraph Convolutional Networksを組み合わせて脆弱性を検出するハイブリッド技術である。 我々は、DeepTectiveを評価し、確立された合成データセットとGitHubから収集された新しい実世界のデータセットのアートの状態と比較する。 実験の結果、DeepTectiveは合成データセットのほぼ完全な分類を達成し、現実的なデータセットのF1スコアは88.12%であった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.38673630752805443
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper presents DeepTective, a deep learning approach to detect vulnerabilities in PHP source code. Our approach implements a novel hybrid technique that combines Gated Recurrent Units and Graph Convolutional Networks to detect SQLi, XSS and OSCI vulnerabilities leveraging both syntactic and semantic information. We evaluate DeepTective and compare it to the state of the art on an established synthetic dataset and on a novel real-world dataset collected from GitHub. Experimental results show that DeepTective achieves near perfect classification on the synthetic dataset, and an F1 score of 88.12% on the realistic dataset, outperforming related approaches. We validate DeepTective in the wild by discovering 4 novel vulnerabilities in established WordPress plugins.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,phpソースコードの脆弱性を検出するディープラーニングアプローチであるdeeptectiveを提案する。 提案手法は,sqli,xss,osciの脆弱性を構文情報と意味情報の両方を利用して検出するために,ゲートリカレント単位とグラフ畳み込みネットワークを組み合わせた新しいハイブリッド手法を実装している。 我々は、DeepTectiveを評価し、確立された合成データセットとGitHubから収集された新しい実世界のデータセットのアートの状態と比較する。 実験の結果、DeepTectiveは合成データセットのほぼ完全な分類を達成し、F1スコアは現実的なデータセットの88.12%であり、関連するアプローチよりも優れていた。 確立したWordPressプラグインに4つの新たな脆弱性を発見し,DeepTectiveを実証した。

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