論文の概要: The Vulnerability Is in the Details: Locating Fine-grained Information of Vulnerable Code Identified by Graph-based Detectors
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.02737v3
- Date: Sat, 7 Sep 2024 12:26:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-11 03:32:49.194737
- Title: The Vulnerability Is in the Details: Locating Fine-grained Information of Vulnerable Code Identified by Graph-based Detectors
- Title（参考訳）: 脆弱性の詳細:グラフベースの検出器で識別された脆弱性コードのきめ細かい情報を見つける
- Authors: Baijun Cheng, Kailong Wang, Cuiyun Gao, Xiapu Luo, Li Li, Yao Guo, Xiangqun Chen, Haoyu Wang,
- Abstract要約: VULEXPLAINERは、粗いレベルの脆弱なコードスニペットから脆弱性クリティカルなコード行を見つけるためのツールである。
C/C++の一般的な8つの脆弱性に対して、90%の精度で脆弱性をトリガするコードステートメントにフラグを付けることができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.395068754566935
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Vulnerability detection is a crucial component in the software development lifecycle. Existing vulnerability detectors, especially those based on deep learning (DL) models, have achieved high effectiveness. Despite their capability of detecting vulnerable code snippets from given code fragments, the detectors are typically unable to further locate the fine-grained information pertaining to the vulnerability, such as the precise vulnerability triggering locations.In this paper, we propose VULEXPLAINER, a tool for automatically locating vulnerability-critical code lines from coarse-level vulnerable code snippets reported by DL-based detectors.Our approach takes advantage of the code structure and the semantics of the vulnerabilities. Specifically, we leverage program slicing to get a set of critical program paths containing vulnerability-triggering and vulnerability-dependent statements and rank them to pinpoint the most important one (i.e., sub-graph) as the data flow associated with the vulnerability. We demonstrate that VULEXPLAINER performs consistently well on four state-of-the-art graph-representation(GP)-based vulnerability detectors, i.e., it can flag the vulnerability-triggering code statements with an accuracy of around 90% against eight common C/C++ vulnerabilities, outperforming five widely used GNN-based explanation approaches. The experimental results demonstrate the effectiveness of VULEXPLAINER, which provides insights into a promising research line: integrating program slicing and deep learning for the interpretation of vulnerable code fragments.
- Abstract（参考訳）: 脆弱性検出はソフトウェア開発ライフサイクルにおいて重要なコンポーネントです。
既存の脆弱性検出装置、特にディープラーニング(DL)モデルに基づく検出は、高い有効性を実現している。
本稿では,DLベースの検出装置によって報告された粗いレベルの脆弱なコードスニペットから脆弱性クリティカルなコードスニペットを自動的に検出するツールであるVULEXPLAINERを提案する。
具体的には、プログラムスライシングを利用して、脆弱性のトリガと脆弱性に依存したステートメントを含む重要なプログラムパスのセットを取得し、それらをランク付けして、脆弱性に関連するデータフローとして最も重要なもの(サブグラフ)を特定します。
我々は、VULEXPLAINERが4つの最先端グラフ表現(GP)ベースの脆弱性検出器で一貫して正常に動作していることを実証した。
VULEXPLAINERは,プログラムスライシングと深層学習を統合し,脆弱なコード断片の解釈を行う。
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