論文の概要: An Insight into Security Code Review with LLMs: Capabilities, Obstacles and Influential Factors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.16310v3
• Date: Fri, 04 Oct 2024 18:02:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-08 18:00:27.579935
• Title: An Insight into Security Code Review with LLMs: Capabilities, Obstacles and Influential Factors
• Title（参考訳）: LLMによるセキュリティコードレビュー
• Authors: Jiaxin Yu, Peng Liang, Yujia Fu, Amjed Tahir, Mojtaba Shahin, Chong Wang, Yangxiao Cai,
• Abstract要約: セキュリティコードレビューは時間と労力を要するプロセスです。 既存のセキュリティ分析ツールは、一般化の貧弱、偽陽性率の高い、粗い検出粒度に悩まされている。 大きな言語モデル(LLM)は、これらの課題に対処するための有望な候補と考えられている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.309745288471374
• License:
• Abstract: Security code review is a time-consuming and labor-intensive process typically requiring integration with automated security defect detection tools. However, existing security analysis tools struggle with poor generalization, high false positive rates, and coarse detection granularity. Large Language Models (LLMs) have been considered promising candidates for addressing those challenges. In this study, we conducted an empirical study to explore the potential of LLMs in detecting security defects during code review. Specifically, we evaluated the performance of six LLMs under five different prompts and compared them with state-of-theart static analysis tools. We also performed linguistic and regression analyses for the best-performing LLM to identify quality problems in its responses and factors influencing its performance. Our findings show that: (1) existing pre-trained LLMs have limited capability in security code review but? significantly outperform the state-of-the-art static analysis tools. (2) GPT-4 performs best among all LLMs when provided with a CWE list for reference. (3) GPT-4 frequently generates responses that are verbose or not compliant with the task requirements given in the prompts. (4) GPT-4 is more adept at identifying security defects in code files with fewer tokens, containing functional logic, or written by developers with less involvement in the project.
• Abstract（参考訳）: セキュリティコードレビューは、通常、自動セキュリティ欠陥検出ツールとの統合を必要とする時間と労力を要するプロセスである。 しかし、既存のセキュリティ分析ツールは、一般化の貧弱さ、偽陽性率の高さ、粗い検出粒度に悩まされている。 大きな言語モデル(LLM)は、これらの課題に対処するための有望な候補と考えられている。 本研究では,コードレビュー中のセキュリティ欠陥の検出におけるLLMの可能性を探るため,実験的検討を行った。 具体的には,6つのLDMの性能を5つのプロンプトで評価し,最先端の静的解析ツールと比較した。 また,最適性能のLCMに対して言語的・回帰分析を行い,その応答と性能に影響する要因の同定を行った。 1) 既存の事前学習 LLM はセキュリティコードレビューの能力に制限があるが、? 最先端の静的解析ツールよりもはるかに優れています。 2) GPT-4は、参照用のCWEリストが提供される場合、すべてのLLMの中で最もよく機能する。 (3) GPT-4は、しばしば、プロンプトで与えられたタスク要求に従わないか、冗長である応答を生成する。 (4) GPT-4は、より少ないトークン、機能ロジックを含む、あるいはプロジェクトへの関与の少ない開発者が書いたコードファイルのセキュリティ欠陥を特定するのに適している。

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