論文の概要: DiverseVul: A New Vulnerable Source Code Dataset for Deep Learning Based Vulnerability Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.00409v2
• Date: Wed, 9 Aug 2023 01:21:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-10 17:51:27.459890
• Title: DiverseVul: A New Vulnerable Source Code Dataset for Deep Learning Based Vulnerability Detection
• Title（参考訳）: diversevul:深層学習に基づく脆弱性検出のための新しい脆弱なソースコードデータセット
• Authors: Yizheng Chen, Zhoujie Ding, Lamya Alowain, Xinyun Chen, David Wagner
• Abstract要約: このデータセットには、150のCWEにまたがる18,945の脆弱性関数と、7,514のコミットから抽出された330,492の非脆弱性関数が含まれている。 以上の結果から,高い偽陽性率,低いF1スコア,難解なCWEの検出が困難であったため,ディープラーニングは依然として脆弱性検出の準備が整っていないことが示唆された。 大規模言語モデル(LLM)はMLベースの脆弱性検出において有望な研究方向であり,コード構造を持つグラフニューラルネットワーク(GNN)よりも優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.52887618905746
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose and release a new vulnerable source code dataset. We curate the dataset by crawling security issue websites, extracting vulnerability-fixing commits and source codes from the corresponding projects. Our new dataset contains 18,945 vulnerable functions spanning 150 CWEs and 330,492 non-vulnerable functions extracted from 7,514 commits. Our dataset covers 295 more projects than all previous datasets combined. Combining our new dataset with previous datasets, we present an analysis of the challenges and promising research directions of using deep learning for detecting software vulnerabilities. We study 11 model architectures belonging to 4 families. Our results show that deep learning is still not ready for vulnerability detection, due to high false positive rate, low F1 score, and difficulty of detecting hard CWEs. In particular, we demonstrate an important generalization challenge for the deployment of deep learning-based models. We show that increasing the volume of training data may not further improve the performance of deep learning models for vulnerability detection, but might be useful to improve the generalization ability to unseen projects. We also identify hopeful future research directions. We demonstrate that large language models (LLMs) are a promising research direction for ML-based vulnerability detection, outperforming Graph Neural Networks (GNNs) with code-structure features in our experiments. Moreover, developing source code specific pre-training objectives is a promising research direction to improve the vulnerability detection performance.
• Abstract（参考訳）: 我々は、新しい脆弱なソースコードデータセットを提案し、リリースする。 セキュリティ問題サイトをクロールしてデータセットをキュレートし、対応するプロジェクトから脆弱性修正コミットとソースコードを抽出します。 新しいデータセットには,7,514コミットから抽出した150のcweと330,492の非vulnerable関数にまたがる18,945の脆弱な関数が含まれている。 われわれのデータセットは、これまでのすべてのデータセットの合計よりも295以上のプロジェクトをカバーしている。 新しいデータセットと過去のデータセットを組み合わせることで、ソフトウェア脆弱性の検出にディープラーニングを使用することによる課題の分析と、有望な研究方向性を示す。 4家族11のモデルアーキテクチャについて検討した。 以上の結果から,高い偽陽性率,低いF1スコア,ハードなCWEの検出が困難であるため,ディープラーニングは依然として脆弱性検出の準備ができていないことが明らかとなった。 特に,深層学習モデルの導入において重要な一般化課題を提示する。 トレーニングデータの量を増やすことで、脆弱性検出のためのディープラーニングモデルの性能が向上するだけでなく、プロジェクトの一般化能力の向上にも有効であることを示す。 また、将来的な研究の方向性も明らかにする。 大規模言語モデル(LLM)はMLベースの脆弱性検出において有望な研究方向であり,コード構造を持つグラフニューラルネットワーク(GNN)よりも優れていることを示す。 さらに、ソースコード固有の事前学習目標の開発は、脆弱性検出性能を改善するための有望な研究方向である。

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