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。 ※

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