Fugu-MT 論文翻訳(概要): Machine Learning Techniques for Python Source Code Vulnerability Detection

論文の概要: Machine Learning Techniques for Python Source Code Vulnerability Detection

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.09537v1
Date: Mon, 15 Apr 2024 08:01:02 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-16 13:09:46.046764
Title: Machine Learning Techniques for Python Source Code Vulnerability Detection
Title（参考訳）: Pythonソースコード脆弱性検出のための機械学習技術
Authors: Talaya Farasat, Joachim Posegga,
Abstract要約: ソースコードの脆弱性検出に異なる機械学習アルゴリズムを適用して比較する。我々の双方向長短期記憶モデル(BiLSTM)は、顕著な性能を達成する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Software vulnerabilities are a fundamental reason for the prevalence of cyber attacks and their identification is a crucial yet challenging problem in cyber security. In this paper, we apply and compare different machine learning algorithms for source code vulnerability detection specifically for Python programming language. Our experimental evaluation demonstrates that our Bidirectional Long Short-Term Memory (BiLSTM) model achieves a remarkable performance (average Accuracy = 98.6%, average F-Score = 94.7%, average Precision = 96.2%, average Recall = 93.3%, average ROC = 99.3%), thereby, establishing a new benchmark for vulnerability detection in Python source code.
Abstract（参考訳）: ソフトウェア脆弱性はサイバー攻撃が流行する根本的な理由であり、その識別はサイバーセキュリティにおいて決定的に難しい問題である。本稿では,Pythonプログラミング言語に特化してソースコードの脆弱性検出に異なる機械学習アルゴリズムを適用し,比較する。実験により,2方向長短期記憶(BiLSTM)モデルが顕著な性能(平均精度98.6%,平均Fスコア94.7%,平均精度96.2%,平均リコール93.3%,平均ROC99.3%)を達成した。

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