論文の概要: How ChatGPT is Solving Vulnerability Management Problem

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.06530v1
• Date: Sat, 11 Nov 2023 11:01:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-14 18:07:48.405860
• Title: How ChatGPT is Solving Vulnerability Management Problem
• Title（参考訳）: chatgptが脆弱性管理問題を解決する方法
• Authors: Peiyu Liu, Junming Liu, Lirong Fu, Kangjie Lu, Yifan Xia, Xuhong Zhang, Wenzhi Chen, Haiqin Weng, Shouling Ji, Wenhai Wang
• Abstract要約: 78,445のサンプルを含む大規模データセットを用いて、完全な脆弱性管理プロセスを含む6つのタスクでChatGPTの機能を調査する。 注目すべき例として、ChatGPTのソフトウェアバグレポートのタイトル生成などのタスクにおける熟練度がある。 以上の結果から,ChatGPTが抱える障害が明らかとなり,将来的な方向性に光を当てた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.31828926938327
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recently, ChatGPT has attracted great attention from the code analysis domain. Prior works show that ChatGPT has the capabilities of processing foundational code analysis tasks, such as abstract syntax tree generation, which indicates the potential of using ChatGPT to comprehend code syntax and static behaviors. However, it is unclear whether ChatGPT can complete more complicated real-world vulnerability management tasks, such as the prediction of security relevance and patch correctness, which require an all-encompassing understanding of various aspects, including code syntax, program semantics, and related manual comments. In this paper, we explore ChatGPT's capabilities on 6 tasks involving the complete vulnerability management process with a large-scale dataset containing 78,445 samples. For each task, we compare ChatGPT against SOTA approaches, investigate the impact of different prompts, and explore the difficulties. The results suggest promising potential in leveraging ChatGPT to assist vulnerability management. One notable example is ChatGPT's proficiency in tasks like generating titles for software bug reports. Furthermore, our findings reveal the difficulties encountered by ChatGPT and shed light on promising future directions. For instance, directly providing random demonstration examples in the prompt cannot consistently guarantee good performance in vulnerability management. By contrast, leveraging ChatGPT in a self-heuristic way -- extracting expertise from demonstration examples itself and integrating the extracted expertise in the prompt is a promising research direction. Besides, ChatGPT may misunderstand and misuse the information in the prompt. Consequently, effectively guiding ChatGPT to focus on helpful information rather than the irrelevant content is still an open problem.
• Abstract（参考訳）: 最近、ChatGPTはコード分析領域から大きな注目を集めています。 以前の研究によると、chatgptには抽象構文木生成のような基本的なコード解析タスクの処理能力があり、コード構文と静的な振る舞いを理解するためにchatgptを使用する可能性を示している。 しかし、chatgptがセキュリティの関連性の予測やパッチの正確性といった、より複雑な現実世界の脆弱性管理タスクを完了できるかどうかは不明であり、コード構文、プログラムの意味論、関連する手動コメントなど、さまざまな側面を包括的に理解する必要がある。 本稿では,78,445のサンプルを含む大規模データセットを用いて,脆弱性管理プロセス全体に関わる6つのタスクに対するchatgptの能力について検討する。 各タスクに対して、ChatGPTとSOTAのアプローチを比較し、異なるプロンプトの影響を調査し、困難を調査する。 その結果,chatgptを脆弱性管理に活用できる可能性が示唆された。 注目すべき例として、ChatGPTのソフトウェアバグレポートのタイトル生成などのタスクにおける熟練度がある。 さらに,ChatGPTが抱える困難が明らかとなり,将来的な方向性に光を当てた。 例えば、プロンプトでランダムな例を直接提供しても、脆弱性管理における優れたパフォーマンスを一貫して保証することはできない。 対照的に、ChatGPTを自己ヒューリスティックな方法で活用 -- 実演例自体から専門知識を抽出し、抽出された専門知識をプロンプトに統合することは、有望な研究方向である。 さらにChatGPTは、プロンプトの情報を誤解し、誤用することがある。 したがって、ChatGPTが無関係なコンテンツよりも有益な情報に集中するよう効果的に導くことは、まだ未解決の問題である。

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