論文の概要: An Information-Theoretic and Contrastive Learning-based Approach for Identifying Code Statements Causing Software Vulnerability

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.10414v1
• Date: Tue, 20 Sep 2022 00:46:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-22 15:50:01.060242
• Title: An Information-Theoretic and Contrastive Learning-based Approach for Identifying Code Statements Causing Software Vulnerability
• Title（参考訳）: ソフトウェア脆弱性の原因となるコードステートメントを識別するための情報理論と対比学習に基づくアプローチ
• Authors: Van Nguyen, Trung Le, Chakkrit Tantithamthavorn, John Grundy, Hung Nguyen, Seyit Camtepe, Paul Quirk and Dinh Phung
• Abstract要約: 脆弱性ラベリングは現在、機械学習ツールの助けを借りて、専門家によって関数またはプログラムレベルで実施されている。 本稿では,特定の関数の脆弱性関連コード文を特定するために,エンドツーエンドのディープラーニングに基づく新しいアプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.151478493811652
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Software vulnerabilities existing in a program or function of computer systems are a serious and crucial concern. Typically, in a program or function consisting of hundreds or thousands of source code statements, there are only few statements causing the corresponding vulnerabilities. Vulnerability labeling is currently done on a function or program level by experts with the assistance of machine learning tools. Extending this approach to the code statement level is much more costly and time-consuming and remains an open problem. In this paper we propose a novel end-to-end deep learning-based approach to identify the vulnerability-relevant code statements of a specific function. Inspired by the specific structures observed in real world vulnerable code, we first leverage mutual information for learning a set of latent variables representing the relevance of the source code statements to the corresponding function's vulnerability. We then propose novel clustered spatial contrastive learning in order to further improve the representation learning and the robust selection process of vulnerability-relevant code statements. Experimental results on real-world datasets of 200k+ C/C++ functions show the superiority of our method over other state-of-the-art baselines. In general, our method obtains a higher performance in VCP, VCA, and Top-10 ACC measures of between 3\% to 14\% over the baselines when running on real-world datasets in an unsupervised setting. Our released source code samples are publicly available at \href{https://github.com/vannguyennd/livuitcl}{https://github.com/vannguyennd/livuitcl.}
• Abstract（参考訳）: コンピュータシステムのプログラムや機能に存在するソフトウェアの脆弱性は、深刻で重要な問題である。 通常、数百から数千のソースコードステートメントからなるプログラムや関数では、対応する脆弱性を引き起こすステートメントはごくわずかである。 脆弱性ラベリングは現在、マシンラーニングツールの助けを借りて、専門家による関数やプログラムレベルで行われている。 このアプローチをコードステートメントレベルにまで拡張するのは、はるかにコストと時間を要するため、依然としてオープンな問題です。 本稿では,特定の関数の脆弱性関連コード文を特定するための,エンドツーエンドのディープラーニングに基づく新しいアプローチを提案する。 実世界の脆弱性コードに見られる特定の構造にインスパイアされ、まず相互情報を利用して、ソースコードステートメントと対応する関数の脆弱性との関連性を表す潜伏変数の集合を学習する。 そこで我々は,脆弱性関連コード文の表現学習とロバスト選択プロセスをさらに改善するために,新しい空間的コントラスト学習を提案する。 200k以上のc/c++関数の実世界のデータセットにおける実験結果は、他の最先端のベースラインよりも優れた方法を示している。 一般に,本手法は,教師なし環境で実世界のデータセット上で動作する場合,ベースライン上でのVCP,VCA,Top-10 ACCの3倍から14倍の精度を示す。 リリース済みのソースコードサンプルは、 \href{https://github.com/vannguyennd/livuitcl}{https://github.com/vannguyennd/livuitcl.comで公開されています。 }

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