論文の概要: VulMCI : Code Splicing-based Pixel-row Oversampling for More Continuous Vulnerability Image Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.18189v2
• Date: Tue, 16 Apr 2024 07:35:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-17 22:46:16.391096
• Title: VulMCI : Code Splicing-based Pixel-row Oversampling for More Continuous Vulnerability Image Generation
• Title（参考訳）: VulMCI : より連続的な脆弱性画像生成のためのコードスプリシングに基づくPixel-rowオーバーサンプリング
• Authors: Tao Peng, Ling Gui, Yi Sun,
• Abstract要約: 脆弱性画像は、オブジェクト検出で使用される画像とは異なり、明瞭で連続的な輪郭を欠いている。 本稿では,より連続的なコード特徴を生成するために,コード行結合に基づく画素行オーバーサンプリング手法を提案する。 実験の結果、VulMCIは7つの最先端の脆弱性検知器より優れていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.18350896745085
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In recent years, the rapid development of deep learning technology has brought new prospects to the field of vulnerability detection. Many vulnerability detection methods involve converting source code into images for detection, yet they often overlook the quality of the generated images. Due to the fact that vulnerability images lack clear and continuous contours, unlike images used in object detection, Convolutional Neural Networks (CNNs) tend to lose semantic information during the convolution and pooling processes. Therefore, this paper proposes a pixel row oversampling method based on code line concatenation to generate more continuous code features, addressing the issue of discontinuity in code image coloration.Building upon these contributions, we propose the vulnerability detection system VulMCI and conduct tests on the SARD and NVD datasets. Experimental results demonstrate that VulMCI outperforms seven state-of-the-art vulnerability detectors (namely Checkmarx, FlawFinder, RATS, VulDeePecker, SySeVR, VulCNN, and Devign). Compared to other image-based methods, VulMCI shows improvements in various metrics, including a 2.877\% increase in True Positive Rate (TPR), a 5.446\% increase in True Negative Rate (TNR), and a 5.91\% increase in Accuracy (ACC). On the NVD real-world dataset, VulMCI achieves an average accuracy of 5.162\%, confirming its value in practical vulnerability detection applications.
• Abstract（参考訳）: 近年、ディープラーニング技術の急速な発展は、脆弱性検出の分野に新たな展望をもたらしている。 多くの脆弱性検出方法は、ソースコードを画像に変換することで検出するが、生成された画像の品質を見落としてしまうことが多い。 脆弱性画像には明瞭で連続的な輪郭がないため、オブジェクト検出で使用される画像とは異なり、畳み込みとプーリングプロセスの間、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は意味情報を失う傾向がある。 そこで本研究では,コード画像のカラー化における不連続性の問題に対処するため,コード行の連結に基づく画素行オーバーサンプリング手法を提案し,脆弱性検出システムVulMCIを提案し,SARDおよびNVDデータセット上でテストを実行する。 実験の結果、VulMCIは7つの最先端の脆弱性検知器(Checkmarx、FlawFinder、RATS、VulDeePecker、SySeVR、VulCNN、Devign)を上回っている。 他の画像ベースの手法と比較して、VulMCIはTrue Positive Rate (TPR)の2.877 %、True Negative Rate (TNR)の5.446 %、精度(ACC)の5.91 %といった様々な指標の改善を示している。 NVD実世界のデータセットでは、VulMCIは平均精度5.162\%に達し、実際の脆弱性検出アプリケーションでその価値を確認する。

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