論文の概要: Multi-role Consensus through LLMs Discussions for Vulnerability Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.14274v4
• Date: Sat, 18 May 2024 14:53:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-21 22:50:58.291171
• Title: Multi-role Consensus through LLMs Discussions for Vulnerability Detection
• Title（参考訳）: 脆弱性検出のためのLLMによるマルチロールコンセンサス
• Authors: Zhenyu Mao, Jialong Li, Dongming Jin, Munan Li, Kenji Tei,
• Abstract要約: 本稿では,実生活のコードレビュープロセスをシミュレートする異なる役割として,LLMを用いたマルチロールアプローチを提案する。 このアプローチの予備評価は、精度が13.48%、リコールレートが18.25%、F1スコアが16.13%上昇していることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7113912239965914
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Recent advancements in large language models (LLMs) have highlighted the potential for vulnerability detection, a crucial component of software quality assurance. Despite this progress, most studies have been limited to the perspective of a single role, usually testers, lacking diverse viewpoints from different roles in a typical software development life-cycle, including both developers and testers. To this end, this paper introduces a multi-role approach to employ LLMs to act as different roles simulating a real-life code review process and engaging in discussions toward a consensus on the existence and classification of vulnerabilities in the code. Preliminary evaluation of this approach indicates a 13.48% increase in the precision rate, an 18.25% increase in the recall rate, and a 16.13% increase in the F1 score.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩は、ソフトウェア品質保証の重要なコンポーネントである脆弱性検出の可能性を強調している。 このような進歩にもかかわらず、ほとんどの研究は、開発者とテスターの両方を含む典型的なソフトウェア開発ライフサイクルにおいて、さまざまな役割からさまざまな視点を欠いているテスターという、単一の役割の観点に限られている。 そこで本研究では,実生活におけるコードレビュープロセスのシミュレーションと,コード内の脆弱性の存在と分類に関するコンセンサスに向けた議論を行う上で,LLMをさまざまな役割として活用するためのマルチロールアプローチを提案する。 このアプローチの予備評価は、精度が13.48%、リコールレートが18.25%、F1スコアが16.13%上昇していることを示している。

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