論文の概要: Assessing the Effectiveness of LLMs in Android Application Vulnerability Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.18894v1
- Date: Thu, 27 Jun 2024 05:14:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-28 15:17:37.511650
- Title: Assessing the Effectiveness of LLMs in Android Application Vulnerability Analysis
- Title(参考訳): Android アプリケーション脆弱性解析における LLM の有効性の評価
- Authors: Vasileios Kouliaridis, Georgios Karopoulos, Georgios Kambourakis,
- Abstract要約: この研究は、最新のOpen Worldwide Application Security Project (OWASP) Mobile Top 10にリストされているAndroidコードの脆弱性を検出する9つの大きな言語モデル(LLM)の能力を比較する。
分析の結果,それぞれのLLMの長所と短所が明らかとなり,その性能に寄与する重要な要因が明らかになった。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The increasing frequency of attacks on Android applications coupled with the recent popularity of large language models (LLMs) necessitates a comprehensive understanding of the capabilities of the latter in identifying potential vulnerabilities, which is key to mitigate the overall risk. To this end, the work at hand compares the ability of nine state-of-the-art LLMs to detect Android code vulnerabilities listed in the latest Open Worldwide Application Security Project (OWASP) Mobile Top 10. Each LLM was evaluated against an open dataset of over 100 vulnerable code samples, including obfuscated ones, assessing each model's ability to identify key vulnerabilities. Our analysis reveals the strengths and weaknesses of each LLM, identifying important factors that contribute to their performance. Additionally, we offer insights into context augmentation with retrieval-augmented generation (RAG) for detecting Android code vulnerabilities, which in turn may propel secure application development. Finally, while the reported findings regarding code vulnerability analysis show promise, they also reveal significant discrepancies among the different LLMs.
- Abstract(参考訳): 最近の大規模言語モデル(LLM)の人気と相まって、Androidアプリケーションに対する攻撃頻度の増加は、潜在的な脆弱性を特定する上で、後者の能力を包括的に理解する必要がある。
この目的のために、最新のOpen Worldwide Application Security Project (OWASP) Mobile Top 10にリストされているAndroidコードの脆弱性を検出する9つの最先端のLLMの能力を比較している。
各LSMは、難読化されたものを含む100以上の脆弱性のあるコードサンプルのオープンデータセットに対して評価され、各モデルの主要な脆弱性を識別する能力を評価した。
分析の結果,それぞれのLLMの長所と短所が明らかとなり,その性能に寄与する重要な要因が明らかになった。
さらに、Androidコードの脆弱性を検出するために、検索拡張生成(RAG)によるコンテキスト拡張に関する洞察を提供する。
最後に、コード脆弱性分析に関する報告された調査結果は、将来性を示しているが、異なるLLM間での大きな相違も明らかにしている。
関連論文リスト
- Exploring Automatic Cryptographic API Misuse Detection in the Era of LLMs [60.32717556756674]
本稿では,暗号誤用の検出において,大規模言語モデルを評価するための体系的評価フレームワークを提案する。
11,940個のLCM生成レポートを詳細に分析したところ、LSMに固有の不安定性は、報告の半数以上が偽陽性になる可能性があることがわかった。
最適化されたアプローチは、従来の手法を超え、確立されたベンチマークでこれまで知られていなかった誤用を明らかにすることで、90%近い顕著な検出率を達成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-23T15:31:26Z) - AutoDetect: Towards a Unified Framework for Automated Weakness Detection in Large Language Models [95.09157454599605]
大規模言語モデル(LLM)はますます強力になってきていますが、それでも顕著ですが微妙な弱点があります。
従来のベンチマークアプローチでは、特定のモデルの欠陥を徹底的に特定することはできない。
さまざまなタスクにまたがるLLMの弱点を自動的に露呈する統合フレームワークであるAutoDetectを導入する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-24T15:16:45Z) - Towards Effectively Detecting and Explaining Vulnerabilities Using Large Language Models [17.96542494363619]
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。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-14T04:01:25Z) - VulDetectBench: Evaluating the Deep Capability of Vulnerability Detection with Large Language Models [12.465060623389151]
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。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-11T13:42:57Z) - Harnessing Large Language Models for Software Vulnerability Detection: A Comprehensive Benchmarking Study [1.03590082373586]
ソースコードの脆弱性発見を支援するために,大規模言語モデル(LLM)を提案する。
目的は、複数の最先端のLCMをテストし、最も優れたプロンプト戦略を特定することである。
LLMは従来の静的解析ツールよりも多くの問題を特定でき、リコールやF1スコアの点で従来のツールよりも優れています。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-24T14:59:19Z) - Unveiling the Misuse Potential of Base Large Language Models via In-Context Learning [61.2224355547598]
大規模言語モデル(LLM)のオープンソース化は、アプリケーション開発、イノベーション、科学的進歩を加速させる。
我々の調査は、この信念に対する重大な監視を露呈している。
我々の研究は、慎重に設計されたデモを配置することにより、ベースLSMが悪意のある命令を効果的に解釈し実行できることを実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-16T13:22:54Z) - ALERT: A Comprehensive Benchmark for Assessing Large Language Models' Safety through Red Teaming [64.86326523181553]
ALERTは、新しいきめ細かいリスク分類に基づいて安全性を評価するための大規模なベンチマークである。
脆弱性を特定し、改善を通知し、言語モデルの全体的な安全性を高めることを目的としている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-06T15:01:47Z) - How Far Have We Gone in Vulnerability Detection Using Large Language
Models [15.09461331135668]
包括的な脆弱性ベンチマークであるVulBenchを紹介します。
このベンチマークは、幅広いCTF課題と実世界のアプリケーションから高品質なデータを集約する。
いくつかのLSMは、脆弱性検出における従来のディープラーニングアプローチよりも優れていることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-21T08:20:39Z) - Understanding the Effectiveness of Large Language Models in Detecting Security Vulnerabilities [12.82645410161464]
LLM(Large Language Models)は、コード関連のタスクにおいて顕著なパフォーマンスを示す。
トレーニング済みのLLMがセキュリティ上の脆弱性を検出し、既存のツールの限界に対処できるかどうかを評価する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-16T13:17:20Z) - A Survey on Detection of LLMs-Generated Content [97.87912800179531]
LLMの生成する内容を検出する能力が最重要視されている。
既存の検出戦略とベンチマークの詳細な概要を提供する。
また、様々な攻撃から守るための多面的アプローチの必要性を示唆する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-24T09:10:26Z) - Safety Assessment of Chinese Large Language Models [51.83369778259149]
大規模言語モデル(LLM)は、侮辱や差別的なコンテンツを生成し、誤った社会的価値を反映し、悪意のある目的のために使用されることがある。
安全で責任があり倫理的なAIの展開を促進するため、LLMによる100万の強化プロンプトとレスポンスを含むセーフティプロンプトをリリースする。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-20T16:27:35Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。