論文の概要: The Effectiveness of Large Language Models (ChatGPT and CodeBERT) for Security-Oriented Code Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.12488v3
• Date: Tue, 29 Aug 2023 03:28:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-30 17:37:11.084857
• Title: The Effectiveness of Large Language Models (ChatGPT and CodeBERT) for Security-Oriented Code Analysis
• Title（参考訳）: セキュリティ指向コード解析における大規模言語モデル(ChatGPT, CodeBERT)の有効性
• Authors: Zhilong Wang and Lan Zhang and Chen Cao and Peng Liu
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、ニューラル言語プロセスタスクに対処する際、顕著な能力を示した。 代表的なLLMであるChatGPTとCodeBERTに着目し,典型的な解析課題の解法における性能評価を行った。 本研究は,コードから高レベルのセマンティクスを学習する上でのLLMの効率を実証し,ChatGPTをセキュリティ指向のコンテキストにおける潜在的資産として位置づけた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.122193430586597
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs), such as GPT and BERT, have demonstrated remarkable capabilities in addressing neural language process tasks. Recently, the release of ChatGPT has garnered significant attention due to its ability to analyze, comprehend, and synthesize information from user inputs. Therefore, these LLMs were adopted by researchers in many different domains. In the realm of code analysis, researchers have applied LLMs to tasks like code review and code generation. However, we observed that the strengths and limitations of adopting these LLMs to the code analysis have not been investigated. In this paper, we delve into LLMs' capabilities in security-oriented program analysis, considering perspectives from both attackers and security analysts. We focus on two representative LLMs, ChatGPT and CodeBert, and evaluate their performance in solving typical analytic tasks with varying levels of difficulty. Given the different natures of ChatGPT and CodeBERT, we conduct a qualitative analysis of the model's output for ChatGPT and a quantitative analysis for CodeBERT, respectively. For ChatGPT, we present a case study involving several security-oriented program analysis tasks while deliberately introducing challenges to assess its responses. On the other hand, for CodeBERT, we systematically analyze and classify the features in code, quantitatively evaluating the impact of these features on the model's performance. Our study demonstrates the LLM's efficiency in learning high-level semantics from code, positioning ChatGPT as a potential asset in security-oriented contexts. However, it is essential to acknowledge certain limitations, such as the heavy reliance on well-defined variable and function names, making them unable to learn from anonymized code. We hope that our findings and analysis will offer valuable insights for future researchers in this domain.
• Abstract（参考訳）: GPTやBERTのような大規模言語モデル(LLM)は、ニューラルネットワークプロセスタスクに対処する際、顕著な能力を示している。 近年、ChatGPTのリリースは、ユーザの入力から情報を分析し、理解し、合成する能力によって、大きな注目を集めている。 そのため、これらのLSMは多くの異なる領域の研究者によって採用された。 コード分析の分野では、コードレビューやコード生成といったタスクにLLMを適用している。 しかし,これらのLSMをコード解析に適用する際の長所と短所は検討されていない。 本稿では,セキュリティ指向プログラム分析におけるLLMの能力について,攻撃者やセキュリティアナリストの視点から検討する。 chatgpt と codebert の2つの代表的な llm に着目し,難易度の違いによる典型的な解析タスクの解法の性能評価を行った。 ChatGPT と CodeBERT の異なる性質を考慮し、ChatGPT のモデル出力の定性解析と CodeBERT の定量的解析を行う。 本稿では,ChatGPTに対して,セキュリティ指向のプログラム分析タスクを複数実施するケーススタディを提案する。 一方、CodeBERTでは、コード内の特徴を体系的に分析し分類し、これらの特徴がモデルの性能に与える影響を定量的に評価する。 本研究は,コードから高レベルのセマンティクスを学習する上でのLLMの効率を実証し,ChatGPTをセキュリティ指向のコンテキストにおける潜在的資産として位置づけた。 しかし、明確に定義された変数や関数名への強い依存など、特定の制限を認識することが不可欠であり、匿名コードから学べない。 私たちの発見と分析がこの領域の将来の研究者に貴重な洞察を提供することを期待しています。

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