Fugu-MT 論文翻訳(概要): VulDetectBench: Evaluating the Deep Capability of Vulnerability Detection with Large Language Models

論文の概要: VulDetectBench: Evaluating the Deep Capability of Vulnerability Detection with Large Language Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.07595v3
Date: Mon, 24 Jun 2024 09:02:57 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-26 00:13:51.688668
Title: VulDetectBench: Evaluating the Deep Capability of Vulnerability Detection with Large Language Models
Title（参考訳）: VulDetectBench: 大規模言語モデルによる脆弱性検出の深い機能評価
Authors: Yu Liu, Lang Gao, Mingxin Yang, Yu Xie, Ping Chen, Xiaojin Zhang, Wei Chen,
Abstract要約: 本研究では,Large Language Models(LLM)の脆弱性検出機能を評価するために,新しいベンチマークであるVulDetectBenchを紹介する。このベンチマークは、LLMの脆弱性を特定し、分類し、発見する能力を、難易度を高める5つのタスクを通じて総合的に評価している。本ベンチマークでは,脆弱性検出の特定のタスクにおいて,様々なLLMの能力評価を効果的に行うとともに,コードセキュリティの重要領域における今後の研究と改善の基盤となる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 12.465060623389151
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: Large Language Models (LLMs) have training corpora containing large amounts of program code, greatly improving the model's code comprehension and generation capabilities. However, sound comprehensive research on detecting program vulnerabilities, a more specific task related to code, and evaluating the performance of LLMs in this more specialized scenario is still lacking. To address common challenges in vulnerability analysis, our study introduces a new benchmark, VulDetectBench, specifically designed to assess the vulnerability detection capabilities of LLMs. The benchmark comprehensively evaluates LLM's ability to identify, classify, and locate vulnerabilities through five tasks of increasing difficulty. We evaluate the performance of 17 models (both open- and closed-source) and find that while existing models can achieve over 80% accuracy on tasks related to vulnerability identification and classification, they still fall short on specific, more detailed vulnerability analysis tasks, with less than 30% accuracy, making it difficult to provide valuable auxiliary information for professional vulnerability mining. Our benchmark effectively evaluates the capabilities of various LLMs at different levels in the specific task of vulnerability detection, providing a foundation for future research and improvements in this critical area of code security. VulDetectBench is publicly available at https://github.com/Sweetaroo/VulDetectBench.
Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、大量のプログラムコードを含むトレーニングコーパスを持ち、モデルのコード理解と生成能力を大幅に改善する。しかし、プログラムの脆弱性の検出、コードに関するより具体的なタスク、そしてこのより専門的なシナリオにおけるLLMの性能評価に関する包括的な研究は、いまだに不足している。脆弱性分析における一般的な課題に対処するため,本研究では,LSMの脆弱性検出機能を評価するために特別に設計された,新たなベンチマークであるVulDetectBenchを紹介した。このベンチマークは、LLMの脆弱性を特定し、分類し、発見する能力を、難易度を高める5つのタスクを通じて総合的に評価している。我々は17モデル(オープンソースとクローズドソースの両方)の性能を評価し、既存のモデルでは脆弱性の識別と分類に関連するタスクにおいて80%以上の精度を達成できるが、その一方で、特定のより詳細な脆弱性分析タスクでは、30%未満の精度で不足しており、プロの脆弱性マイニングに有用な補助情報を提供することは困難である。本ベンチマークでは,脆弱性検出の特定のタスクにおいて,様々なLLMの能力評価を効果的に行うとともに,コードセキュリティの重要領域における今後の研究と改善の基盤となる。 VulDetectBenchはhttps://github.com/Sweetaroo/VulDetectBench.comで公開されている。

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