論文の概要: Evaluating the Impact of ChatGPT on Exercises of a Software Security
Course
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.10085v1
- Date: Mon, 18 Sep 2023 18:53:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-20 17:57:45.593549
- Title: Evaluating the Impact of ChatGPT on Exercises of a Software Security
Course
- Title（参考訳）: ソフトウェアセキュリティコースの演習におけるChatGPTの効果評価
- Authors: Jingyue Li, Per H{\aa}kon Meland, Jakob Svennevik Notland, Andr\'e
Storhaug, and Jostein Hjortland Tysse
- Abstract要約: ChatGPTは、Webアプリケーションに挿入した28の脆弱性の20をホワイトボックス設定で識別できる。
ChatGPTは、生徒に修正を求める10の脆弱性に対して、9つの満足できる侵入テストとレコメンデーションの修正を行います。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3017018980874617
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Along with the development of large language models (LLMs), e.g., ChatGPT,
many existing approaches and tools for software security are changing. It is,
therefore, essential to understand how security-aware these models are and how
these models impact software security practices and education. In exercises of
a software security course at our university, we ask students to identify and
fix vulnerabilities we insert in a web application using state-of-the-art
tools. After ChatGPT, especially the GPT-4 version of the model, we want to
know how the students can possibly use ChatGPT to complete the exercise tasks.
We input the vulnerable code to ChatGPT and measure its accuracy in
vulnerability identification and fixing. In addition, we investigated whether
ChatGPT can provide a proper source of information to support its outputs.
Results show that ChatGPT can identify 20 of the 28 vulnerabilities we inserted
in the web application in a white-box setting, reported three false positives,
and found four extra vulnerabilities beyond the ones we inserted. ChatGPT makes
nine satisfactory penetration testing and fixing recommendations for the ten
vulnerabilities we want students to fix and can often point to related sources
of information.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)、例えばChatGPTの開発とともに、ソフトウェアセキュリティのための多くの既存のアプローチとツールが変化している。
したがって、これらのモデルがどのようにセキュリティに気付いていて、これらのモデルがソフトウェアのセキュリティプラクティスや教育に与える影響を理解することが不可欠である。
大学におけるソフトウェアセキュリティコースの演習では、最先端のツールを使用してWebアプリケーションに挿入する脆弱性を特定し、修正するよう学生に求めます。
ChatGPT、特にGPT-4モデルの後、学生がChatGPTを使って運動タスクを完了できるかを知りたい。
脆弱なコードをChatGPTに入力し、脆弱性の識別と修正の精度を測定する。
さらに,ChatGPTが,その出力をサポートするための適切な情報源を提供できるかどうかを検討した。
結果は、ChatGPTがWebアプリケーションに挿入した28の脆弱性のうち20をホワイトボックス設定で識別し、3つの偽陽性を報告し、挿入した脆弱性の他に4つの追加脆弱性を発見したことを示している。
ChatGPTは、学生が修正したい10の脆弱性に対して、9つの満足できる侵入テストと修正レコメンデーションを実施し、しばしば関連する情報ソースを指し示します。
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論文 参考訳（メタデータ） (2023-02-08T11:54:07Z)
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