Fugu-MT 論文翻訳(概要): M2CVD: Multi-Model Collaboration for Code Vulnerability Detection

論文の概要: M2CVD: Multi-Model Collaboration for Code Vulnerability Detection

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.05940v1
Date: Mon, 10 Jun 2024 00:05:49 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-11 15:25:59.262097
Title: M2CVD: Multi-Model Collaboration for Code Vulnerability Detection
Title（参考訳）: M2CVD:コードの脆弱性検出のためのマルチモデルコラボレーション
Authors: Ziliang Wang, Ge Li, Jia Li, Yingfei Xiong, Jia Li, Zhi Jin,
Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、コード理解において強力な能力を持つが、微調整コストとセマンティックアライメントの問題により、プロジェクト固有の最適化が制限される。 CodeBERTのようなコードモデルは微調整が容易であるが、複雑なコード言語から脆弱性のセマンティクスを学ぶことはしばしば困難である。本稿では,M2CVD(Multi-Model Collaborative Vulnerability Detection)手法を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 54.305524166475045
License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
Abstract: Large Language Models (LLMs) have strong capabilities in code comprehension, but fine-tuning costs and semantic alignment issues limit their project-specific optimization; conversely, code models such CodeBERT are easy to fine-tune, but it is often difficult to learn vulnerability semantics from complex code languages. To address these challenges, this paper introduces the Multi-Model Collaborative Vulnerability Detection approach (M2CVD) that leverages the strong capability of analyzing vulnerability semantics from LLMs to improve the detection accuracy of code models. M2CVD employs a novel collaborative process: first enhancing the quality of vulnerability semantic description produced by LLMs through the understanding of project code by code models, and then using these improved vulnerability semantic description to boost the detection accuracy of code models. We demonstrated M2CVD's effectiveness on two real-world datasets, where M2CVD significantly outperformed the baseline. In addition, we demonstrate that the M2CVD collaborative method can extend to other different LLMs and code models to improve their accuracy in vulnerability detection tasks.
Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、コード理解において強力な能力を持つが、微調整コストとセマンティックアライメントの問題により、プロジェクト固有の最適化が制限される。これらの課題に対処するために,LLMから脆弱性意味を解析し,コードモデルの検出精度を向上させるM2CVD(Multi-Model Collaborative Vulnerability Detection)を提案する。 M2CVDは、コードモデルによるプロジェクトコードの理解を通じて、LLMが生成する脆弱性セマンティック記述の品質を向上させるとともに、これらの改善された脆弱性セマンティック記述を使用して、コードモデルの検出精度を高めるという、新しい協調プロセスを採用している。実世界の2つのデータセットにおいて,M2CVDの有効性を実証した。さらに,M2CVDコラボレーティブ手法は,他のLLMやコードモデルにも拡張可能で,脆弱性検出タスクの精度が向上することを示した。

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