Fugu-MT 論文翻訳(概要): Assessing the Effectiveness of LLMs in Android Application Vulnerability Analysis

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

Adversarial Reasoning at Jailbreaking Time [49.70772424278124]
テスト時間計算による自動ジェイルブレイクに対する逆推論手法を開発した。我々のアプローチは、LSMの脆弱性を理解するための新しいパラダイムを導入し、より堅牢で信頼性の高いAIシステムの開発の基礎を築いた。
論文参考訳（メタデータ） (2025-02-03T18:59:01Z)
Large Language Models and Code Security: A Systematic Literature Review [0.0]
大規模言語モデル(LLM)は、様々なプログラミングタスクを自動化する強力なツールとして登場した。 LLMはプログラマが知らない脆弱性を導入する可能性がある。コードを解析する際には、明確な脆弱性を見逃したり、存在しない脆弱性を通知する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (2024-12-19T16:20:22Z)
Look Before You Leap: Enhancing Attention and Vigilance Regarding Harmful Content with GuidelineLLM [53.79753074854936]
大規模言語モデル(LLM)は、出現するジェイルブレイク攻撃に対してますます脆弱である。この脆弱性は現実世界のアプリケーションに重大なリスクをもたらす。本稿では,ガイドラインLLMという新しい防御パラダイムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-12-10T12:42:33Z)
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)
Towards Explainable Vulnerability Detection with Large Language Models [17.96542494363619]
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。
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)
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)
Benchmarking and Defending Against Indirect Prompt Injection Attacks on Large Language Models [79.0183835295533]
我々は,このような脆弱性のリスクを評価するために,BIPIAと呼ばれる間接的インジェクション攻撃のための最初のベンチマークを導入した。我々の分析では、LLMが情報コンテキストと動作可能な命令を区別できないことと、外部コンテンツ内での命令の実行を回避できないことの2つの主要な要因を同定した。ブラックボックスとホワイトボックスという2つの新しい防御機構と、これらの脆弱性に対処するための明確なリマインダーを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-12-21T01:08:39Z)
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]
5つの異なるセキュリティデータセットから5,000のコードサンプルに対して、16の事前学習された大規模言語モデルの有効性を評価する。全体として、LSMは脆弱性の検出において最も穏やかな効果を示し、データセットの平均精度は62.8%、F1スコアは0.71である。ステップバイステップ分析を含む高度なプロンプト戦略は、F1スコア(平均0.18まで)で実世界のデータセット上でのLLMのパフォーマンスを著しく向上させることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (2023-11-16T13:17:20Z)
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。