Fugu-MT 論文翻訳(概要): Literature review on vulnerability detection using NLP technology

論文の概要: Literature review on vulnerability detection using NLP technology

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.11230v1
Date: Fri, 23 Apr 2021 03:16:51 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-04-26 20:11:25.007322
Title: Literature review on vulnerability detection using NLP technology
Title（参考訳）: NLP技術を用いた脆弱性検出に関する文献レビュー
Authors: Jiajie Wu
Abstract要約: 脆弱性検出は、ソフトウェアセキュリティの分野で常に最も重要なタスクである。この記事では、CodeBERTなどの最新の文書や技術について簡単に調査し、以前の技術をまとめます。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Vulnerability detection has always been the most important task in the field of software security. With the development of technology, in the face of massive source code, automated analysis and detection of vulnerabilities has become a current research hotspot. For special text files such as source code, using some of the hottest NLP technologies to build models and realize the automatic analysis and detection of source code has become one of the most anticipated studies in the field of vulnerability detection. This article does a brief survey of some recent new documents and technologies, such as CodeBERT, and summarizes the previous technologies.
Abstract（参考訳）: 脆弱性検出は、ソフトウェアセキュリティの分野で常に最も重要なタスクである。技術の発展に伴い、大規模なソースコードに直面して、脆弱性の自動解析と検出が現在の研究ホットスポットとなっている。ソースコードなどの特殊なテキストファイルでは、最もホットなNLP技術を使ってモデルを構築し、ソースコードの自動解析と検出を実現することが、脆弱性検出の分野で最も期待されている研究の1つとなっている。この記事では、CodeBERTのような最近の新しいドキュメントや技術について簡単な調査を行い、以前の技術について要約する。

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