論文の概要: Statement-Level Vulnerability Detection: Learning Vulnerability Patterns Through Information Theory and Contrastive Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.10414v2
- Date: Wed, 12 Jun 2024 03:52:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-14 02:02:19.035715
- Title: Statement-Level Vulnerability Detection: Learning Vulnerability Patterns Through Information Theory and Contrastive Learning
- Title(参考訳): 文レベル脆弱性検出:情報理論とコントラスト学習による脆弱性パターンの学習
- Authors: Van Nguyen, Trung Le, Chakkrit Tantithamthavorn, Michael Fu, John Grundy, Hung Nguyen, Seyit Camtepe, Paul Quirk, Dinh Phung,
- Abstract要約: 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。
実世界の脆弱なコードで観測される構造にインスパイアされ、私たちはまず、潜伏変数の集合を学習するために相互情報を活用する。
そこで我々は,表現学習をさらに改善するために,新しいクラスタ型空間コントラスト学習を提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 31.15123852246431
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Software vulnerabilities are a serious and crucial concern. Typically, in a program or function consisting of hundreds or thousands of source code statements, there are only a few statements causing the corresponding vulnerabilities. Most current approaches to vulnerability labelling are 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): ソフトウェアの脆弱性は深刻で重要な問題です。
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わずかである。
脆弱性ラベリングに対する現在のアプローチは、マシンラーニングツールの助けを借りて、専門家によって関数やプログラムレベルで実施されている。
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。
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、まず相互情報を活用して、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な選択プロセスを改善するために,新しいクラスタ型空間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対する実験結果から,我々の手法が他の最先端のベースラインよりも優れていることが示された。
VCP, VCA, Top-10 ACCでは, 教師なし環境で実世界のデータセット上で実行した場合, ベースラインを3%から14%上回る高い性能が得られた。
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。
※
関連論文リスト
- FoC: Figure out the Cryptographic Functions in Stripped Binaries with LLMs [54.27040631527217]
削除されたバイナリの暗号関数を抽出するFoCと呼ばれる新しいフレームワークを提案する。
FoC-BinLLMは、ROUGE-LスコアでChatGPTを14.61%上回った。
FoC-Simは52%高いRecall@1で過去のベストメソッドを上回っている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-27T09:45:33Z) - Enhancing Visual Continual Learning with Language-Guided Supervision [76.38481740848434]
継続的な学習は、モデルが以前獲得した知識を忘れずに新しいタスクを学習できるようにすることを目的としている。
ワンホットラベルが伝達する少ない意味情報は,タスク間の効果的な知識伝達を妨げている,と我々は主張する。
具体的には, PLM を用いて各クラスのセマンティックターゲットを生成し, 凍結し, 監視信号として機能する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-24T12:41:58Z) - The Vulnerability Is in the Details: Locating Fine-grained Information of Vulnerable Code Identified by Graph-based Detectors [33.395068754566935]
VULEXPLAINERは、粗いレベルの脆弱なコードスニペットから脆弱性クリティカルなコード行を見つけるためのツールである。
C/C++の一般的な8つの脆弱性に対して、90%の精度で脆弱性をトリガするコードステートメントにフラグを付けることができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-05T10:15:04Z) - Learning to Quantize Vulnerability Patterns and Match to Locate
Statement-Level Vulnerabilities [19.6975205650411]
さまざまな脆弱性パターンを表す量子化されたベクトルで構成される脆弱性コードブックが学習される。
推論の間、コードブックは、すべての学習パターンにマッチし、潜在的な脆弱性の存在を予測するために反復される。
提案手法は188,000以上のC/C++関数からなる実世界のデータセットに対して広範に評価された。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-26T04:13:31Z) - CodeLMSec Benchmark: Systematically Evaluating and Finding Security
Vulnerabilities in Black-Box Code Language Models [58.27254444280376]
自動コード生成のための大規模言語モデル(LLM)は、いくつかのプログラミングタスクにおいてブレークスルーを達成した。
これらのモデルのトレーニングデータは、通常、インターネット(例えばオープンソースのリポジトリから)から収集され、障害やセキュリティ上の脆弱性を含む可能性がある。
この不衛生なトレーニングデータは、言語モデルにこれらの脆弱性を学習させ、コード生成手順中にそれを伝播させる可能性がある。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-08T11:54:07Z) - VUDENC: Vulnerability Detection with Deep Learning on a Natural Codebase
for Python [8.810543294798485]
VUDENCはディープラーニングベースの脆弱性検出ツールである。
大規模で現実世界のPythonコーパスから脆弱性のあるコードの特徴を学ぶ。
VUDENCのリコール率は78%-87%、精度82%-96%、F1スコア80%-90%である。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-20T20:29:22Z) - VELVET: a noVel Ensemble Learning approach to automatically locate
VulnErable sTatements [62.93814803258067]
本稿では,ソースコード中の脆弱な文を見つけるための新しいアンサンブル学習手法であるVELVETを提案する。
我々のモデルは、グラフベースとシーケンスベースニューラルネットワークを組み合わせて、プログラムグラフの局所的およびグローバル的コンテキストを捕捉する。
VELVETは、合成データと実世界のデータに対して、それぞれ99.6%と43.6%の精度を達成している。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-20T22:45:27Z) - Software Vulnerability Detection via Deep Learning over Disaggregated
Code Graph Representation [57.92972327649165]
この研究は、コードコーパスから安全でないパターンを自動的に学習するためのディープラーニングアプローチを探求する。
コードには解析を伴うグラフ構造が自然に認められるため,プログラムの意味的文脈と構造的規則性の両方を利用する新しいグラフニューラルネットワーク(GNN)を開発する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-07T21:24:36Z) - Multi-context Attention Fusion Neural Network for Software Vulnerability
Identification [4.05739885420409]
ソースコードのセキュリティ脆弱性の共通カテゴリのいくつかを効率的に検出することを学ぶディープラーニングモデルを提案する。
モデルは、学習可能なパラメータの少ないコードセマンティクスの正確な理解を構築します。
提案したAIは、ベンチマークされたNIST SARDデータセットから特定のCWEに対して98.40%のF1スコアを達成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-19T11:50:36Z) - A Transformer-based Approach for Source Code Summarization [86.08359401867577]
コードトークン間のペア関係をモデル化することにより,要約のためのコード表現を学習する。
アプローチは単純であるにもかかわらず、最先端技術よりもかなりの差があることが示される。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-01T23:29:36Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。