論文の概要: NAVRepair: Node-type Aware C/C++ Code Vulnerability Repair

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.04994v1
• Date: Wed, 8 May 2024 11:58:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-09 14:35:00.682712
• Title: NAVRepair: Node-type Aware C/C++ Code Vulnerability Repair
• Title（参考訳）: NAVRepair:ノードタイプのC/C++コードの脆弱性修復
• Authors: Ruoke Wang, Zongjie Li, Chaozheng Wang, Yang Xiao, Cuiyun Gao,
• Abstract要約: NAVRepairは、ASTから抽出されたノードタイプ情報とエラータイプを組み合わせた、新しいフレームワークである。 既存のLLMベースのC/C++脆弱性修復法と比較して26%高い精度を実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.152755184229374
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The rapid advancement of deep learning has led to the development of Large Language Models (LLMs). In the field of vulnerability repair, previous research has leveraged rule-based fixing, pre-trained models, and LLM's prompt engineering. However, existing approaches have limitations in terms of the integration of code structure with error types. Besides, due to certain features of C/C++ language, vulnerability repair in C/C++ proves to be exceptionally challenging. To address these challenges, we propose NAVRepair, a novel framework that combines the node-type information extracted from Abstract Syntax Trees (ASTs) with error types, specifically targeting C/C++ vulnerabilities. Specifically, our approach employs type analysis to localize the minimum edit node (MEN) and customizes context information collection based on different error types. In the offline stage, NAVRepair parses code patches to locate MENs and designs rules to extract relevant contextual information for each MEN type. In the online repairing stage, it analyzes the suspicious code, combines it with vulnerability type templates derived from the Common Weakness Enumeration (CWE), and generates targeted repair prompts. We evaluate NAVRepair on multiple popular LLMs and demonstrate its effectiveness in improving the performance of code vulnerability repair. Notably, our framework is independent of any specific LLMs and can quickly adapt to new vulnerability types. Extensive experiments validate that NAVRepair achieves excellent results in assisting LLMs to accurately detect and fix C/C++ vulnerabilities. We achieve a 26% higher accuracy compared to an existing LLM-based C/C++ vulnerability repair method. We believe our node type-aware approach has promising application prospects for enhancing real-world C/C++ code security.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングの急速な進歩は、大規模言語モデル(LLM)の開発につながった。 脆弱性修復の分野では、以前の研究はルールベースの修正、事前訓練されたモデル、LLMの迅速なエンジニアリングを活用している。 しかし、既存のアプローチでは、コード構造とエラータイプの統合に関して制限がある。 さらに、C/C++言語の特定の機能のため、C/C++の脆弱性の修復は非常に難しい。 これらの課題に対処するために,抽象構文木(AST)から抽出したノード型情報とエラー型を組み合わせた,特にC/C++脆弱性を対象とする新しいフレームワークであるNAVRepairを提案する。 具体的には、最小編集ノード(MEN)をローカライズし、異なるエラータイプに基づいてコンテキスト情報収集をカスタマイズする。 オフラインの段階では、NAVRepairはMENを見つけるためにコードパッチを解析し、MENタイプごとに関連するコンテキスト情報を抽出するルールを設計する。 オンライン修復の段階では、疑わしいコードを解析し、CWE(Common Weakness Enumeration)から派生した脆弱性タイプのテンプレートと組み合わせ、対象とする修復プロンプトを生成する。 NAVRepair を複数の LLM 上で評価し,コード脆弱性修復の性能向上に有効であることを示す。 特に、我々のフレームワークは特定のLLMとは独立しており、新しい脆弱性タイプに迅速に適応できます。 大規模な実験により、NAVRepairはLLMがC/C++の脆弱性を正確に検出し、修正するのを補助する優れた結果が得られることが検証された。 既存のLLMベースのC/C++脆弱性修復法と比較して26%高い精度を実現している。 当社のノード型認識アプローチは,現実世界のC/C++コードのセキュリティ向上に期待できるアプリケーションであると考えています。

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