論文の概要: Enhanced Automated Code Vulnerability Repair using Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.03741v2
• Date: Thu, 03 Oct 2024 17:15:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-04 17:53:17.912829
• Title: Enhanced Automated Code Vulnerability Repair using Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルを用いたコード脆弱性修復の高速化
• Authors: David de-Fitero-Dominguez, Eva Garcia-Lopez, Antonio Garcia-Cabot, Jose-Javier Martinez-Herraiz,
• Abstract要約: この研究は、コードの脆弱性を自動修復する複雑な課題に対処する。 LLM(Advanced Large Language Models)を使用して、コード修正を表現する新しいフォーマットを導入する。 Cコードの脆弱性を特徴とするデータセットを微調整したLLMは、自動コード修復技術の正確性と適応性を大幅に向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: This research addresses the complex challenge of automated repair of code vulnerabilities, vital for enhancing digital security in an increasingly technology-driven world. The study introduces a novel and efficient format for the representation of code modification, using advanced Large Language Models (LLMs) such as Code Llama and Mistral. These models, fine-tuned on datasets featuring C code vulnerabilities, significantly improve the accuracy and adaptability of automated code repair techniques. A key finding is the enhanced repair accuracy of these models when compared to previous methods such as VulRepair, which underscores their practical utility and efficiency. The research also offers a critical assessment of current evaluation metrics, such as perfect predictions, and their limitations in reflecting the true capabilities of automated repair models in real-world scenarios. Following this, it underscores the importance of using test datasets devoid of train samples, emphasizing the need for dataset integrity to enhance the effectiveness of LLMs in code repair tasks. The significance of this work is its contribution to digital security, setting new standards for automated code vulnerability repair and paving the way for future advancements in the fields of cybersecurity and artificial intelligence. The study does not only highlight the potential of LLMs in enhancing code security but also fosters further exploration and research in these crucial areas.
• Abstract（参考訳）: この研究は、ますます技術主導の世界でデジタルセキュリティを強化する上で不可欠な、コードの脆弱性を自動修復する複雑な課題に対処する。 この研究は、コードラマやMistralのような高度なLarge Language Model(LLM)を使用して、コード修正を表現するための、新しく効率的なフォーマットを紹介している。 これらのモデルは、Cコードの脆弱性を特徴とするデータセットに基づいて微調整され、自動コード修復技術の正確性と適応性を大幅に向上する。 重要な発見は、VulRepairのような従来の手法と比較して、これらのモデルの修復精度が向上していることである。 この研究はまた、完璧な予測のような現在の評価指標に対する批判的な評価と、現実のシナリオにおける自動修復モデルの真の能力を反映する限界も提供する。 これに続いて、コード修復タスクにおけるLLMの有効性を高めるために、データセットの整合性の必要性を強調し、トレインサンプルを欠いたテストデータセットを使用することの重要性を強調している。 この研究の意義は、デジタルセキュリティへの貢献、自動コード脆弱性の修復のための新しい標準の設定、サイバーセキュリティと人工知能の分野における将来の進歩への道を開くことである。 この研究は、LLMがコードセキュリティを強化する可能性を強調しているだけでなく、これらの重要な領域におけるさらなる調査と研究を促進する。

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