論文の概要: Exploring the Limits of ChatGPT in Software Security Applications
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.05275v1
- Date: Fri, 8 Dec 2023 03:02:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-12 21:58:24.877045
- Title: Exploring the Limits of ChatGPT in Software Security Applications
- Title（参考訳）: ソフトウェアセキュリティアプリケーションにおけるChatGPTの限界を探る
- Authors: Fangzhou Wu, Qingzhao Zhang, Ati Priya Bajaj, Tiffany Bao, Ning Zhang,
Ruoyu "Fish" Wang, Chaowei Xiao
- Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は急速な進化を遂げ、近年は顕著な成果を上げている。
OpenAIのChatGPTは、幅広いタスクにまたがる強力な能力のために、すぐに人気を得た。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.829574588773486
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Large language models (LLMs) have undergone rapid evolution and achieved
remarkable results in recent times. OpenAI's ChatGPT, backed by GPT-3.5 or
GPT-4, has gained instant popularity due to its strong capability across a wide
range of tasks, including natural language tasks, coding, mathematics, and
engaging conversations. However, the impacts and limits of such LLMs in system
security domain are less explored. In this paper, we delve into the limits of
LLMs (i.e., ChatGPT) in seven software security applications including
vulnerability detection/repair, debugging, debloating, decompilation, patching,
root cause analysis, symbolic execution, and fuzzing. Our exploration reveals
that ChatGPT not only excels at generating code, which is the conventional
application of language models, but also demonstrates strong capability in
understanding user-provided commands in natural languages, reasoning about
control and data flows within programs, generating complex data structures, and
even decompiling assembly code. Notably, GPT-4 showcases significant
improvements over GPT-3.5 in most security tasks. Also, certain limitations of
ChatGPT in security-related tasks are identified, such as its constrained
ability to process long code contexts.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は急速な進化を遂げ、近年は顕著な成果を上げている。
OpenAIのChatGPT(GPT-3.5またはGPT-4)は、自然言語タスク、コーディング、数学、エンゲージメント会話など、幅広いタスクにまたがる強力な能力のために、すぐに人気を得た。
しかし、システムセキュリティ領域におけるそのようなLLMの影響と限界は調査されていない。
本稿では,脆弱性検出/リペア,デバッグ,デブロッキング,デコンパイル,パッチング,根本原因解析,シンボル実行,ファズリングを含む7つのソフトウェアセキュリティアプリケーションにおいて,LSM(すなわちChatGPT)の限界を探索する。
今回の調査により、chatgptは、従来の言語モデルのアプリケーションであるコード生成に優れるだけでなく、自然言語におけるユーザが提供するコマンドの理解、プログラム内の制御とデータフローの推論、複雑なデータ構造の生成、アセンブリコードの非コンパイルといった強力な能力も示しています。
特にGPT-4は、ほとんどのセキュリティタスクにおいてGPT-3.5よりも大幅に改善されている。
また、セキュリティ関連のタスクにおけるChatGPTの特定の制限は、長いコードコンテキストを処理する制限のある機能など、特定される。
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