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/2406.09701v2
Date: Thu, 8 Aug 2024 06:57:41 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-08-09 19:57:18.313367
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を解釈する際、顕著な能力を示した。本稿では,脆弱性の検出と説明の両面において,LSMの能力について検討する。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原因、場所、修正提案を生成する。
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 various approaches to vulnerability detection using deep learning or pre-trained models. However, there is still a lack of detailed explanations for understanding vulnerabilities beyond merely detecting their occurrence, which fails to truly help software developers understand and remediate the issues. Recently, large language models (LLMs) have demonstrated remarkable capabilities in comprehending complex contexts and generating content, presenting new opportunities for both detecting and explaining software vulnerabilities. In this paper, we conduct a comprehensive study to investigate the capabilities of LLMs in both detecting and explaining vulnerabilities, and we propose LLMVulExp, a framework that utilizes LLMs for these tasks. Under specialized fine-tuning for vulnerability explanation, our 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. These detailed explanations are crucial for helping developers quickly analyze and locate vulnerability issues, providing essential guidance and reference for effective remediation. We find that LLMVulExp can effectively enable the LLMs to perform vulnerability detection (e.g., achieving over a 90\% F1 score on the SeVC dataset) and provide detailed explanations. We also explore the potential of using advanced strategies such as Chain-of-Thought (CoT) to guide the LLMs in concentrating on vulnerability-prone code, achieving 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に様々なアプローチが提案されている。しかし、脆弱性を単に検出するだけでなく、脆弱性を理解するための詳細な説明がまだ残っていないため、ソフトウェア開発者が問題を理解して修正するのに本当に役立ちません。近年,大規模言語モデル (LLM) は複雑なコンテキストの理解とコンテンツ生成において顕著な能力を示し,ソフトウェア脆弱性の検出と説明に新たな機会を与えている。本稿では,脆弱性の検出と説明の両面でのLLMの能力を総合的に検討し,これらのタスクに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。これらの詳細な説明は、開発者が脆弱性の問題を素早く分析し発見し、効果的な修正のための必須のガイダンスと参照を提供するのに役立つ。 LLMVulExp は LLM の脆弱性検出(例: SeVC データセットの 90 % F1 スコア以上を達成)を効果的に実現し,詳細な説明を提供する。また、Chain-of-Thought(CoT)のような先進的な戦略を用いて、脆弱性を発生させるコードに集中させ、有望な結果を達成するためにLLMをガイドする可能性についても検討する。

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