論文の概要: ChatGPT for Software Security: Exploring the Strengths and Limitations
of ChatGPT in the Security Applications
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.12488v2
- Date: Thu, 10 Aug 2023 20:27:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-14 16:22:02.469009
- Title: ChatGPT for Software Security: Exploring the Strengths and Limitations
of ChatGPT in the Security Applications
- Title（参考訳）: ソフトウェアセキュリティのためのChatGPT - セキュリティアプリケーションにおけるChatGPTの強みと限界を探る
- Authors: Zhilong Wang, Lan Zhang, Peng Liu
- Abstract要約: ChatGPTは多目的な大規模言語モデルであり、様々な領域にわたる問合せに対処する大きな可能性を証明している。
コード生成とコードレビューにおけるChatGPTの能力について、これまでも研究されてきた。
本稿では,セキュリティ指向プログラム分析におけるChatGPTの機能に着目し,攻撃者およびセキュリティアナリストの視点に焦点を当てた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.909077732528383
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: ChatGPT, as a versatile large language model, has demonstrated remarkable
potential in addressing inquiries across various domains. Its ability to
analyze, comprehend, and synthesize information from both online sources and
user inputs has garnered significant attention. Previous research has explored
ChatGPT's competence in code generation and code reviews. In this paper, we
delve into ChatGPT's capabilities in security-oriented program analysis,
focusing on perspectives from both attackers and security analysts. We present
a case study involving several security-oriented program analysis tasks while
deliberately introducing challenges to assess ChatGPT's responses. Through an
examination of the quality of answers provided by ChatGPT, we gain a clearer
understanding of its strengths and limitations in the realm of
security-oriented program analysis.
- Abstract（参考訳）: ChatGPTは多目的な大規模言語モデルであり、様々な領域にわたる問合せに対処する大きな可能性を証明している。
オンラインソースとユーザ入力の両方から情報を分析し、理解し、合成する能力は、大きな注目を集めている。
コード生成とコードレビューにおけるChatGPTの能力について、これまでも研究されてきた。
本稿では,セキュリティ指向プログラム分析におけるChatGPTの機能について,攻撃者とセキュリティアナリストの両面から考察する。
本稿では,chatgptの応答を評価するための課題を意図的に導入しながら,セキュリティ指向のプログラム分析タスクを複数実施したケーススタディを提案する。
ChatGPTによる回答の質の検証を通じて,セキュリティ指向プログラム分析の領域におけるその強みと限界を明確に把握する。
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