論文の概要: Towards Explainable Vulnerability Detection with Large Language Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.09701v3
- Date: Tue, 21 Jan 2025 03:27:58 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-22 14:17:43.493742
- Title: Towards Explainable Vulnerability Detection with Large Language Models
- Title（参考訳）: 大規模言語モデルを用いた説明可能な脆弱性検出に向けて
- Authors: Qiheng Mao, Zhenhao Li, Xing Hu, Kui Liu, Xin Xia, Jianling Sun,
- Abstract要約: 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。
大規模言語モデル(LLMs)の出現は、その高度な生成能力による変換ポテンシャルを導入している。
本稿では,脆弱性検出と説明という2つのタスクにLLMを専門化する自動フレームワークであるLLMVulExpを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.96542494363619
- License:
- Abstract: Software vulnerabilities pose significant risks to the security and integrity of software systems. Although prior studies have explored vulnerability detection using deep learning and pre-trained models, these approaches often fail to provide the detailed explanations necessary for developers to understand and remediate vulnerabilities effectively. The advent of large language models (LLMs) has introduced transformative potential due to their advanced generative capabilities and ability to comprehend complex contexts, offering new possibilities for addressing these challenges. In this paper, we propose LLMVulExp, an automated framework designed to specialize LLMs for the dual tasks of vulnerability detection and explanation. To address the challenges of acquiring high-quality annotated data and injecting domain-specific knowledge, LLMVulExp leverages prompt-based techniques for annotating vulnerability explanations and finetunes LLMs using instruction tuning with Low-Rank Adaptation (LoRA), enabling LLMVulExp to detect vulnerability types in code while generating detailed explanations, including the cause, location, and repair suggestions. Additionally, we employ a Chain-of-Thought (CoT) based key code extraction strategy to focus LLMs on analyzing vulnerability-prone code, further enhancing detection accuracy and explanatory depth. Our experimental results demonstrate that LLMVulExp achieves over a 90% F1 score on the SeVC dataset, effectively combining high detection accuracy with actionable and coherent explanations. This study highlights the feasibility of utilizing LLMs for real-world vulnerability detection and explanation tasks, providing critical insights into their adaptation and application in software security.
- 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と事前訓練されたモデルを使った脆弱性検出が検討されていたが、これらのアプローチは、開発者が脆弱性を効果的に理解し、修正するのに必要な詳細な説明を提供するのに失敗することが多い。
大規模言語モデル(LLM)の出現は、それらの高度な生成能力と複雑なコンテキストを理解する能力によって、これらの課題に対処する新たな可能性を提供し、変革的ポテンシャルをもたらした。
本稿では,脆弱性検出と説明という2つのタスクにLLMを専門化する自動フレームワークであるLLMVulExpを提案する。
高品質なアノテートデータを取得し、ドメイン固有の知識を注入するという課題に対処するため、LLMVulExpは、Low-Rank Adaptation (LoRA)を使用したインストラクションチューニングを使用して脆弱性説明と微調整をアノテートするためのプロンプトベースのテクニックを活用し、原因、位置、修正提案を含む詳細な説明を生成しながら、コード内の脆弱性タイプを検出することができる。
さらに、我々はChain-of-Thought(CoT)ベースのキーコード抽出戦略を採用し、脆弱性発生コードの解析にLLMを集中させ、検出精度と説明深度をさらに向上させる。
実験の結果, LLMVulExpはSeVCデータセット上で90%以上のF1スコアを達成し, 高い検出精度と動作性, 一貫性のある説明を効果的に組み合わせた。
本研究は,LLMを現実の脆弱性検出・説明タスクに活用する可能性を強調し,ソフトウェアセキュリティへの適応と応用について重要な知見を提供する。
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