論文の概要: LLMDFA: Analyzing Dataflow in Code with Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.10754v2
• Date: Sat, 23 Nov 2024 19:23:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-26 14:17:16.455539
• Title: LLMDFA: Analyzing Dataflow in Code with Large Language Models
• Title（参考訳）: LLMDFA: 大きな言語モデルでコード内のデータフローを分析する
• Authors: Chengpeng Wang, Wuqi Zhang, Zian Su, Xiangzhe Xu, Xiaoheng Xie, Xiangyu Zhang,
• Abstract要約: 本稿では,コンパイル不要でカスタマイズ可能なデータフロー解析フレームワークLLMDFAを提案する。 問題をいくつかのサブタスクに分解し、一連の新しい戦略を導入する。 LLMDFAは平均87.10%の精度と80.77%のリコールを達成し、F1スコアを最大0.35に向上させた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.92611389987991
• License:
• Abstract: Dataflow analysis is a fundamental code analysis technique that identifies dependencies between program values. Traditional approaches typically necessitate successful compilation and expert customization, hindering their applicability and usability for analyzing uncompilable programs with evolving analysis needs in real-world scenarios. This paper presents LLMDFA, an LLM-powered compilation-free and customizable dataflow analysis framework. To address hallucinations for reliable results, we decompose the problem into several subtasks and introduce a series of novel strategies. Specifically, we leverage LLMs to synthesize code that outsources delicate reasoning to external expert tools, such as using a parsing library to extract program values of interest and invoking an automated theorem prover to validate path feasibility. Additionally, we adopt a few-shot chain-of-thought prompting to summarize dataflow facts in individual functions, aligning the LLMs with the program semantics of small code snippets to mitigate hallucinations. We evaluate LLMDFA on synthetic programs to detect three representative types of bugs and on real-world Android applications for customized bug detection. On average, LLMDFA achieves 87.10% precision and 80.77% recall, surpassing existing techniques with F1 score improvements of up to 0.35. We have open-sourced LLMDFA at https://github.com/chengpeng-wang/LLMDFA.
• Abstract（参考訳）: データフロー解析は、プログラム値間の依存関係を識別する基本的なコード解析手法である。 従来のアプローチは一般的に、コンパイルと専門家のカスタマイズを成功させる必要があり、現実のシナリオで分析のニーズが進化するにつれて、コンパイル不可能なプログラムを解析するための適用性と使用性を妨げている。 本稿では,LLMDFAについて述べる。LLMDFAはLLMによるコンパイル不要で,カスタマイズ可能なデータフロー解析フレームワークである。 信頼性のある結果に対する幻覚に対処するため,問題をいくつかのサブタスクに分解し,一連の新しい戦略を導入する。 具体的には、LCMを活用して、解析ライブラリを使って興味のあるプログラム値を抽出したり、自動定理証明器を起動してパスの有効性を検証するなど、外部の専門家ツールに微妙な推論をアウトソースするコードを合成する。 さらに、各関数にデータフローの事実をまとめて、小さなコードスニペットのプログラムセマンティクスとLLMを整合させて幻覚を和らげるよう促す。 LLMDFAを合成プログラムで評価し、3種類の代表的なバグを検知し、実世界のAndroidアプリケーションでカスタマイズしたバグ検出を行う。 LLMDFAは平均87.10%の精度と80.77%のリコールを達成し、F1スコアを最大0.35に向上させた。 LLMDFAはhttps://github.com/chengpeng-wang/LLMDFAでオープンソース化しました。

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