論文の概要: Vul-RAG: Enhancing LLM-based Vulnerability Detection via Knowledge-level RAG

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.11147v3
• Date: Tue, 17 Jun 2025 15:07:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-18 17:34:59.029856
• Title: Vul-RAG: Enhancing LLM-based Vulnerability Detection via Knowledge-level RAG
• Title（参考訳）: Vul-RAG:知識レベルRAGによるLCMに基づく脆弱性検出の強化
• Authors: Xueying Du, Geng Zheng, Kaixin Wang, Yi Zou, Yujia Wang, Wentai Deng, Jiayi Feng, Mingwei Liu, Bihuan Chen, Xin Peng, Tao Ma, Yiling Lou,
• Abstract要約: Vul-RAGによって生成された脆弱性知識は、手動検出精度を向上させるための高品質な説明として機能する。 Vul-RAGはまた、最近のLinuxカーネルリリースで既知の10のバグを6つのアサインされたCVEで検出できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.38891892396794
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Although LLMs have shown promising potential in vulnerability detection, this study reveals their limitations in distinguishing between vulnerable and similar-but-benign patched code (only 0.06 - 0.14 accuracy). It shows that LLMs struggle to capture the root causes of vulnerabilities during vulnerability detection. To address this challenge, we propose enhancing LLMs with multi-dimensional vulnerability knowledge distilled from historical vulnerabilities and fixes. We design a novel knowledge-level Retrieval-Augmented Generation framework Vul-RAG, which improves LLMs with an accuracy increase of 16% - 24% in identifying vulnerable and patched code. Additionally, vulnerability knowledge generated by Vul-RAG can further (1) serve as high-quality explanations to improve manual detection accuracy (from 60% to 77%), and (2) detect 10 previously-unknown bugs in the recent Linux kernel release with 6 assigned CVEs.
• Abstract（参考訳）: LLMは、脆弱性検出の有望な可能性を示しているが、この研究は、脆弱性と類似の修正コード(0.06 - 0.14精度のみ)を区別する際の制限を明らかにしている。 LLMは脆弱性検出時に脆弱性の根本原因を捉えるのに苦労している。 この課題に対処するために、歴史的脆弱性や修正から抽出した多次元脆弱性知識を用いたLLMの強化を提案する。 Vul-RAGはLLMを16%から24%の精度で改善し、脆弱性のあるコードとパッチ付きコードを識別する。 さらに、Vul-RAGが生成した脆弱性知識は、(1)手動検出精度(60%から77%)を改善するための高品質な説明として機能し、(2)6つのCVEを割り当てた最近のLinuxカーネルリリースにおいて、既知の10のバグを検出することができる。

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