論文の概要: Can Large Language Models Identify And Reason About Security Vulnerabilities? Not Yet

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.12575v1
• Date: Tue, 19 Dec 2023 20:19:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-18 11:47:54.971890
• Title: Can Large Language Models Identify And Reason About Security Vulnerabilities? Not Yet
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルはセキュリティの脆弱性を特定できるのか?
• Authors: Saad Ullah, Mingji Han, Saurabh Pujar, Hammond Pearce, Ayse Coskun, Gianluca Stringhini,
• Abstract要約: 大規模な言語モデル(LLM)は、自動脆弱性修復に使用するために提案されている。 LLMがセキュリティ関連のバグを確実に特定できるかどうか、これまでで最も詳細な調査を行っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.522223535347905
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have been suggested for use in automated vulnerability repair, but benchmarks showing they can consistently identify security-related bugs are lacking. We thus perform the most detailed investigation to date on whether LLMs can reliably identify security-related bugs. We construct a series of 228 code scenarios and analyze eight of the most capable LLMs across eight different investigative dimensions in an automated framework. Our evaluation shows LLMs provide non-deterministic responses, incorrect and unfaithful reasoning, and perform poorly in real-world scenarios outside their knowledge cut-off date. Most importantly, our findings reveal significant non-robustness in even the most advanced models like `PaLM2' and `GPT-4': by merely changing function or variable names, or by the addition of library functions in the source code, these models can yield incorrect answers in 26% and 17% of cases, respectively. These findings demonstrate that further LLM advances are needed before LLMs can be used as general purpose security assistants.
• Abstract（参考訳）: 大規模な言語モデル(LLM)は、自動脆弱性修正に使用するために提案されているが、ベンチマークでは、セキュリティ関連のバグが一貫して欠如していることが示されている。 したがって、LLMがセキュリティ関連のバグを確実に特定できるかどうか、これまでで最も詳細な調査を行っている。 我々は、228のコードシナリオのシリーズを構築し、自動化されたフレームワークにおいて8つの異なる調査次元にわたる最も有能なLLMのうち8つを分析します。 評価の結果、LLMは非決定論的応答、不正確で不誠実な推論を提供し、知識遮断日以外の現実世界のシナリオでは不十分であることがわかった。 もっとも重要なのは,関数名や変数名だけを変更すること,あるいはソースコードにライブラリ関数を追加することで,これらのモデルがそれぞれ26%,17%のケースで誤った解が得られることだ。 これらの結果から,LSMを汎用セキュリティアシスタントとして使用するには,さらなるLSMの進歩が必要であることが示唆された。

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