論文の概要: When Less is Enough: Positive and Unlabeled Learning Model for Vulnerability Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.10523v1
• Date: Mon, 21 Aug 2023 07:21:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-08-22 14:38:33.280755
• Title: When Less is Enough: Positive and Unlabeled Learning Model for Vulnerability Detection
• Title（参考訳）: 不十分な場合:脆弱性検出のための正および未ラベル学習モデル
• Authors: Xin-Cheng Wen, Xinchen Wang, Cuiyun Gao, Shaohua Wang, Yang Liu, Zhaoquan Gu
• Abstract要約: 本稿では,脆弱性検出のためのPositive and Unlabeled (PU)学習問題に焦点をあてる。 本稿では,脆弱性検出のためのPILOT,すなわちPositIveと未ラベル学習mOdelを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.45462960578864
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Automated code vulnerability detection has gained increasing attention in recent years. The deep learning (DL)-based methods, which implicitly learn vulnerable code patterns, have proven effective in vulnerability detection. The performance of DL-based methods usually relies on the quantity and quality of labeled data. However, the current labeled data are generally automatically collected, such as crawled from human-generated commits, making it hard to ensure the quality of the labels. Prior studies have demonstrated that the non-vulnerable code (i.e., negative labels) tends to be unreliable in commonly-used datasets, while vulnerable code (i.e., positive labels) is more determined. Considering the large numbers of unlabeled data in practice, it is necessary and worth exploring to leverage the positive data and large numbers of unlabeled data for more accurate vulnerability detection. In this paper, we focus on the Positive and Unlabeled (PU) learning problem for vulnerability detection and propose a novel model named PILOT, i.e., PositIve and unlabeled Learning mOdel for vulnerability deTection. PILOT only learns from positive and unlabeled data for vulnerability detection. It mainly contains two modules: (1) A distance-aware label selection module, aiming at generating pseudo-labels for selected unlabeled data, which involves the inter-class distance prototype and progressive fine-tuning; (2) A mixed-supervision representation learning module to further alleviate the influence of noise and enhance the discrimination of representations.
• Abstract（参考訳）: 近年,自動コード脆弱性検出が注目されている。 脆弱なコードパターンを暗黙的に学習するディープラーニング(DL)ベースの手法は、脆弱性検出に有効であることが証明されている。 DLベースの手法の性能は通常ラベル付きデータの量と品質に依存する。 しかし、現在のラベル付きデータは、人間が生成したコミットからクロールするなど、一般的に自動的に収集されるため、ラベルの品質を保証するのが難しくなる。 以前の研究では、非脆弱性コード(負のラベル)が一般的に使用されるデータセットでは信頼できない傾向にあり、弱いコード(正のラベル)がより決定される傾向が示されている。 実際には大量のラベルなしデータを考えると、より正確な脆弱性検出のために、ポジティブなデータと大量のラベルなしデータを活用する必要がある。 本稿では,脆弱性検出のためのPositive and Unlabeled(PU)学習問題に着目し,脆弱性検出のためのPILOT,すなわちPositIveとUnlabeled Learning mOdelを提案する。 PILOTは、脆弱性検出のための正および未ラベルのデータからのみ学習する。 主に,(1) クラス間距離プロトタイプとプログレッシブ微調整を含む,選択されたラベル付きデータに対する擬似ラベル生成を目的とした距離対応ラベル選択モジュール,(2) ノイズの影響を緩和し,表現の識別を強化する混合スーパービジョン表現学習モジュールの2つのモジュールを含む。

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