論文の概要: Pros and Cons! Evaluating ChatGPT on Software Vulnerability
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.03994v1
- Date: Fri, 5 Apr 2024 10:08:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-08 16:24:44.863935
- Title: Pros and Cons! Evaluating ChatGPT on Software Vulnerability
- Title（参考訳）: Pros and Cons! ソフトウェア脆弱性に対するChatGPTの評価
- Authors: Xin Yin,
- Abstract要約: 5つの共通ソフトウェア脆弱性タスクをカバーするBig-Vulを用いてChatGPTを評価する。
既存の最先端手法は、ソフトウェア脆弱性検出において、ChatGPTよりも一般的に優れていることがわかった。
ChatGPTは、コンテキスト情報の提供と提供の両面で、限られた脆弱性修復機能を示している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper proposes a pipeline for quantitatively evaluating interactive LLMs such as ChatGPT using publicly available dataset. We carry out an extensive technical evaluation of ChatGPT using Big-Vul covering five different common software vulnerability tasks. We evaluate the multitask and multilingual aspects of ChatGPT based on this dataset. We found that the existing state-of-the-art methods are generally superior to ChatGPT in software vulnerability detection. Although ChatGPT improves accuracy when providing context information, it still has limitations in accurately predicting severity ratings for certain CWE types. In addition, ChatGPT demonstrates some ability in locating vulnerabilities for certain CWE types, but its performance varies among different CWE types. ChatGPT exhibits limited vulnerability repair capabilities in both providing and not providing context information. Finally, ChatGPT shows uneven performance in generating CVE descriptions for various CWE types, with limited accuracy in detailed information. Overall, though ChatGPT performs well in some aspects, it still needs improvement in understanding the subtle differences in code vulnerabilities and the ability to describe vulnerabilities in order to fully realize its potential. Our evaluation framework provides valuable insights for further enhancing ChatGPT' s software vulnerability handling capabilities.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,ChatGPT などの対話型 LLM を公開データセットを用いて定量的に評価するためのパイプラインを提案する。
我々は5つの共通ソフトウェア脆弱性タスクをカバーするBig-Vulを用いてChatGPTの広範な技術的評価を行う。
このデータセットに基づいて,ChatGPTのマルチタスクおよびマルチ言語的側面を評価する。
既存の最先端手法は、ソフトウェア脆弱性検出において、ChatGPTよりも一般的に優れていることがわかった。
ChatGPTは、コンテキスト情報を提供する際の精度を改善するが、特定のCWEタイプの重度評価を正確に予測する際の制限がある。
さらにChatGPTは、特定のCWEタイプの脆弱性を特定できる能力を示しているが、そのパフォーマンスは異なるCWEタイプによって異なる。
ChatGPTは、コンテキスト情報の提供と提供の両面で、限られた脆弱性修復機能を示している。
最後に、ChatGPTは、様々なCWEタイプのCVE記述を生成する際の不均一な性能を示す。
全体として、ChatGPTはいくつかの面でうまく機能するが、コード脆弱性の微妙な違いと、その潜在的な可能性を十分に実現するために脆弱性を記述する能力を理解するためには、依然として改善が必要である。
評価フレームワークはChatGPTのソフトウェア脆弱性処理能力をさらに強化するための貴重な洞察を提供する。
関連論文リスト
- Exploring ChatGPT's Capabilities on Vulnerability Management [56.4403395100589]
我々は、70,346のサンプルを含む大規模なデータセットを用いて、完全な脆弱性管理プロセスを含む6つのタスクでChatGPTの機能を探求する。
注目すべき例として、ChatGPTのソフトウェアバグレポートのタイトル生成などのタスクにおける熟練度がある。
以上の結果から,ChatGPTが抱える障害が明らかとなり,将来的な方向性に光を当てた。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-11T11:01:13Z) - ChatGPT for Vulnerability Detection, Classification, and Repair: How Far
Are We? [24.61869093475626]
ChatGPTのような大規模言語モデル(LLM)は、様々なソフトウェアエンジニアリングタスクにおいて顕著な進歩を見せた。
ソフトウェア脆弱性のために設計された最先端言語モデルとChatGPTを比較した。
ChatGPTは限られたパフォーマンスを実現し、脆弱性コンテキストにおける他の言語モデルよりも大幅に遅れていることがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-15T12:01:35Z) - When ChatGPT Meets Smart Contract Vulnerability Detection: How Far Are We? [34.61179425241671]
スマートコントラクトの脆弱性を識別する際のChatGPTの性能について,実証的研究を行った。
ChatGPTは高いリコール率を達成するが、スマートコントラクトの脆弱性を特定できる精度は限られている。
我々の研究は、スマートコントラクトの脆弱性の検出に大規模な言語モデル、特にChatGPTを使用する際の長所と短所に関する洞察を提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-11T15:02:44Z) - Using ChatGPT as a Static Application Security Testing Tool [0.0]
ChatGPTはその素晴らしいパフォーマンスで大きな注目を集めています。
我々は,Python ソースコードの脆弱性検出に ChatGPT を用いることの可能性を検討した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-28T09:21:37Z) - Prompt-Enhanced Software Vulnerability Detection Using ChatGPT [9.35868869848051]
GPTのような大規模言語モデル(LLM)は、その驚くべき知性のためにかなりの注目を集めている。
本稿では,ChatGPTを用いたソフトウェア脆弱性検出の性能について検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-24T10:30:33Z) - ChatLog: Carefully Evaluating the Evolution of ChatGPT Across Time [54.18651663847874]
ChatGPTは大きな成功をおさめ、インフラ的な地位を得たと考えられる。
既存のベンチマークでは,(1)周期的評価の無視,(2)きめ細かい特徴の欠如という2つの課題に直面する。
2023年3月から現在まで,21のNLPベンチマークに対して,さまざまな長文ChatGPT応答を大規模に記録した常時更新データセットであるChatLogを構築している。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-27T11:33:48Z) - To ChatGPT, or not to ChatGPT: That is the question! [78.407861566006]
本研究は,ChatGPT検出における最新の手法を包括的かつ現代的に評価するものである。
我々は、ChatGPTと人間からのプロンプトからなるベンチマークデータセットをキュレートし、医療、オープンQ&A、ファイナンスドメインからの多様な質問を含む。
評価の結果,既存の手法ではChatGPT生成内容を効果的に検出できないことがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-04T03:04:28Z) - Is ChatGPT a Good NLG Evaluator? A Preliminary Study [121.77986688862302]
NLG測定値として信頼性を示すため,ChatGPTのメタ評価を行った。
実験の結果,ChatGPTは従来の自動測定値と比較して,人間の判断と最先端あるいは競合的な相関を達成できた。
我々の予備研究は、汎用的な信頼性のあるNLGメトリックの出現を促すことを願っている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-07T16:57:20Z) - Can ChatGPT Understand Too? A Comparative Study on ChatGPT and
Fine-tuned BERT [103.57103957631067]
チャットGPTは、人間の質問に対する流動的で高品質な応答を生成できるため、大きな注目を集めている。
そこで我々は,ChatGPTの理解能力を,最も人気のあるGLUEベンチマークで評価し,より詳細な4種類のBERTスタイルのモデルと比較した。
2)ChatGPTは,感情分析や質問応答タスクにおいて,BERTと同等のパフォーマンスを達成している。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-02-19T12:29:33Z) - Is ChatGPT a General-Purpose Natural Language Processing Task Solver? [113.22611481694825]
大規模言語モデル(LLM)は、さまざまな自然言語処理(NLP)タスクをゼロショットで実行できることを実証している。
近年、ChatGPTのデビューは自然言語処理(NLP)コミュニティから大きな注目を集めている。
ChatGPTが多くのNLPタスクをゼロショットで実行できるジェネラリストモデルとして機能するかどうかはまだ分かっていない。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-02-08T09:44:51Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。