Fugu-MT 論文翻訳(概要): Towards Effectively Detecting and Explaining Vulnerabilities Using Large Language Models

論文の概要: Towards Effectively Detecting and Explaining Vulnerabilities Using Large Language Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.09701v1
Date: Fri, 14 Jun 2024 04:01:25 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-17 15:13:35.103824
Title: Towards Effectively Detecting and Explaining Vulnerabilities Using Large Language Models
Title（参考訳）: 大規模言語モデルを用いた脆弱性の検出と説明に向けて
Authors: Qiheng Mao, Zhenhao Li, Xing Hu, Kui Liu, Xin Xia, Jianling Sun,
Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、複雑なコンテキストとコンテンツ生成の理解において顕著な能力を示している。脆弱性検出と説明にLLMを利用するフレームワークであるLLMVulExpを提案する。 LLMVulExpは、LLMが脆弱性検出(例えば、SeVCデータセットの90%以上のF1スコア)と説明を効果的に行うことができる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 17.96542494363619
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Software vulnerabilities pose significant risks to the security and integrity of software systems. Prior studies have proposed a series of approaches to vulnerability detection using deep learning or pre-trained models. However, there is still a lack of vulnerability's detailed explanation for understanding apart from detecting its occurrence. Recently, large language models (LLMs) have shown a remarkable capability in the comprehension of complicated context and content generation, which brings opportunities for the detection and explanation of vulnerabilities of LLMs. In this paper, we conduct a comprehensive study to investigate the capabilities of LLMs in detecting and explaining vulnerabilities and propose LLMVulExp, a framework that utilizes LLMs for vulnerability detection and explanation. Under specialized fine-tuning for vulnerability explanation, LLMVulExp not only detects the types of vulnerabilities in the code but also analyzes the code context to generate the cause, location, and repair suggestions for these vulnerabilities. We find that LLMVulExp can effectively enable the LLMs to perform vulnerability detection (e.g., over 90% F1 score on SeVC dataset) and explanation. We also explore the potential of using advanced strategies such as Chain-of-Thought (CoT) to guide the LLMs concentrating on vulnerability-prone code and achieve promising results.
Abstract（参考訳）: ソフトウェア脆弱性は、ソフトウェアシステムのセキュリティと整合性に重大なリスクをもたらす。従来の研究では、ディープラーニングや事前学習モデルを用いた脆弱性検出の一連のアプローチが提案されている。しかし、その発生を検知することとは別に、脆弱性の詳細な説明がない。近年,大規模言語モデル (LLM) は複雑なコンテキストとコンテンツ生成の理解において顕著な能力を示しており,LLMの脆弱性の検出と説明の機会となっている。本稿では,脆弱性の検出と説明におけるLLMの機能に関する総合的研究を行い,脆弱性検出と説明にLLMを利用するフレームワークであるLLMVulExpを提案する。脆弱性説明のための特別な微調整の下で、LLMVulExpはコードの脆弱性の種類を検出するだけでなく、コードコンテキストを分析して、これらの脆弱性の原因、位置、修正提案を生成する。 LLMVulExp は LLM の脆弱性検出(例えば SeVC データセットの F1 スコアの90% 以上)と説明を効果的に行うことができる。また、我々は、Chain-of-Thought(CoT)のような高度な戦略を用いて、脆弱性を発生させるコードに集中し、有望な結果をもたらすLSMをガイドする可能性についても検討する。

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