Fugu-MT 論文翻訳(概要): Software Vulnerability and Functionality Assessment using LLMs

論文の概要: Software Vulnerability and Functionality Assessment using LLMs

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.08429v1
Date: Wed, 13 Mar 2024 11:29:13 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-03-14 14:43:38.097420
Title: Software Vulnerability and Functionality Assessment using LLMs
Title（参考訳）: LLMを用いたソフトウェア脆弱性と機能評価
Authors: Rasmus Ingemann Tuffveson Jensen, Vali Tawosi, Salwa Alamir
Abstract要約: 我々は,Large Language Models (LLMs) がコードレビューに役立つかどうかを検討する。我々の調査は、良質なレビューに欠かせない2つの課題に焦点を当てている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8057006406834466
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: While code review is central to the software development process, it can be tedious and expensive to carry out. In this paper, we investigate whether and how Large Language Models (LLMs) can aid with code reviews. Our investigation focuses on two tasks that we argue are fundamental to good reviews: (i) flagging code with security vulnerabilities and (ii) performing software functionality validation, i.e., ensuring that code meets its intended functionality. To test performance on both tasks, we use zero-shot and chain-of-thought prompting to obtain final ``approve or reject'' recommendations. As data, we employ seminal code generation datasets (HumanEval and MBPP) along with expert-written code snippets with security vulnerabilities from the Common Weakness Enumeration (CWE). Our experiments consider a mixture of three proprietary models from OpenAI and smaller open-source LLMs. We find that the former outperforms the latter by a large margin. Motivated by promising results, we finally ask our models to provide detailed descriptions of security vulnerabilities. Results show that 36.7% of LLM-generated descriptions can be associated with true CWE vulnerabilities.
Abstract（参考訳）: コードレビューはソフトウェア開発プロセスの中心ですが、実行には面倒でコストがかかります。本稿では,Large Language Models(LLM)がコードレビューにどのように役立つかを検討する。我々の調査は、良いレビューに欠かせない2つの課題に焦点を当てている。 (i)セキュリティ上の脆弱性のあるコードをフラグ付けし、 i) ソフトウェア機能の検証、すなわち、コードが意図した機能を満たすことを保証する。両方のタスクのパフォーマンスをテストするために、ゼロショットとチェーンオブ思想を使用して、最終的な `approve or reject' のレコメンデーションを取得する。データとして、セミナーコード生成データセット(HumanEvalとMBPP)と、CWE(Common Weakness Enumeration)のセキュリティ脆弱性を備えた専門家によるコードスニペットを採用しています。実験では,OpenAI と小型オープンソース LLM の3つのプロプライエタリモデルについて検討した。前者は後者よりも大きな差で上回っている。有望な結果に感動して、私たちは最終的に、セキュリティ脆弱性の詳細な説明をモデルに求めます。結果は、LCMの生成した記述の36.7%が真のCWE脆弱性と関連していることを示している。

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