Fugu-MT 論文翻訳(概要): Enhancing Code Vulnerability Detection via Vulnerability-Preserving Data Augmentation

論文の概要: Enhancing Code Vulnerability Detection via Vulnerability-Preserving Data Augmentation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.09599v1
Date: Mon, 15 Apr 2024 09:10:52 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-16 13:38:59.027017
Title: Enhancing Code Vulnerability Detection via Vulnerability-Preserving Data Augmentation
Title（参考訳）: 脆弱性保存データ拡張によるコード脆弱性検出の強化
Authors: Shangqing Liu, Wei Ma, Jian Wang, Xiaofei Xie, Ruitao Feng, Yang Liu,
Abstract要約: ソースコードの脆弱性検出は、潜在的な攻撃からソフトウェアシステムを保護するための固有の脆弱性を特定することを目的としている。多くの先行研究は、様々な脆弱性の特徴を見落とし、問題をバイナリ(0-1)分類タスクに単純化した。 FGVulDetは、さまざまな脆弱性タイプの特徴を識別するために複数の分類器を使用し、その出力を組み合わせて特定の脆弱性タイプを特定する。 FGVulDetはGitHubの大規模なデータセットでトレーニングされており、5種類の脆弱性を含んでいる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 29.72520866016839
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Source code vulnerability detection aims to identify inherent vulnerabilities to safeguard software systems from potential attacks. Many prior studies overlook diverse vulnerability characteristics, simplifying the problem into a binary (0-1) classification task for example determining whether it is vulnerable or not. This poses a challenge for a single deep learning-based model to effectively learn the wide array of vulnerability characteristics. Furthermore, due to the challenges associated with collecting large-scale vulnerability data, these detectors often overfit limited training datasets, resulting in lower model generalization performance. To address the aforementioned challenges, in this work, we introduce a fine-grained vulnerability detector namely FGVulDet. Unlike previous approaches, FGVulDet employs multiple classifiers to discern characteristics of various vulnerability types and combines their outputs to identify the specific type of vulnerability. Each classifier is designed to learn type-specific vulnerability semantics. Additionally, to address the scarcity of data for some vulnerability types and enhance data diversity for learning better vulnerability semantics, we propose a novel vulnerability-preserving data augmentation technique to augment the number of vulnerabilities. Taking inspiration from recent advancements in graph neural networks for learning program semantics, we incorporate a Gated Graph Neural Network (GGNN) and extend it to an edge-aware GGNN to capture edge-type information. FGVulDet is trained on a large-scale dataset from GitHub, encompassing five different types of vulnerabilities. Extensive experiments compared with static-analysis-based approaches and learning-based approaches have demonstrated the effectiveness of FGVulDet.
Abstract（参考訳）: ソースコードの脆弱性検出は、潜在的な攻撃からソフトウェアシステムを保護するための固有の脆弱性を特定することを目的としている。多くの先行研究は、様々な脆弱性の特徴を見落としており、例えば脆弱性があるかどうかを決定するために、問題をバイナリ(0-1)分類タスクに単純化している。これは、単一のディープラーニングベースのモデルが、幅広い脆弱性特性を効果的に学習する上で、課題となる。さらに、大規模な脆弱性データ収集に関わる課題のため、これらの検出器は限られたトレーニングデータセットに過度に適合することが多く、結果としてモデルの一般化性能が低下する。上記の課題に対処するため、本研究では、FGVulDetと呼ばれるきめ細かい脆弱性検出装置を導入する。以前のアプローチとは異なり、FGVulDetはさまざまな脆弱性タイプの特徴を識別するために複数の分類器を使用し、その出力を組み合わせて特定のタイプの脆弱性を特定する。各分類器は、型固有の脆弱性セマンティクスを学ぶように設計されている。さらに、いくつかの脆弱性タイプのデータの不足に対処し、より優れた脆弱性セマンティクスを学ぶためのデータの多様性を高めるために、脆弱性の数を増やすための新たな脆弱性保存データ拡張技術を提案する。プログラムセマンティクスを学習するためのグラフニューラルネットワークの最近の進歩からインスピレーションを得て、Gated Graph Neural Network(GGNN)を導入し、エッジを意識したGGNNに拡張し、エッジタイプの情報をキャプチャする。 FGVulDetはGitHubの大規模なデータセットでトレーニングされており、5種類の脆弱性を含んでいる。静的解析に基づくアプローチや学習に基づくアプローチと比較して、FGVulDetの有効性が実証された。

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