論文の概要: Exploring Automatic Cryptographic API Misuse Detection in the Era of LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.16576v1
• Date: Tue, 23 Jul 2024 15:31:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-24 16:45:46.263330
• Title: Exploring Automatic Cryptographic API Misuse Detection in the Era of LLMs
• Title（参考訳）: LLM時代における自動暗号APIミス検出の探索
• Authors: Yifan Xia, Zichen Xie, Peiyu Liu, Kangjie Lu, Yan Liu, Wenhai Wang, Shouling Ji,
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.32717556756674
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: While the automated detection of cryptographic API misuses has progressed significantly, its precision diminishes for intricate targets due to the reliance on manually defined patterns. Large Language Models (LLMs), renowned for their contextual understanding, offer a promising avenue to address existing shortcomings. However, applying LLMs in this security-critical domain presents challenges, particularly due to the unreliability stemming from LLMs' stochastic nature and the well-known issue of hallucination. To explore the prevalence of LLMs' unreliable analysis and potential solutions, this paper introduces a systematic evaluation framework to assess LLMs in detecting cryptographic misuses, utilizing a comprehensive dataset encompassing both manually-crafted samples and real-world projects. Our in-depth analysis of 11,940 LLM-generated reports highlights that the inherent instabilities in LLMs can lead to over half of the reports being false positives. Nevertheless, we demonstrate how a constrained problem scope, coupled with LLMs' self-correction capability, significantly enhances the reliability of the detection. The optimized approach achieves a remarkable detection rate of nearly 90%, surpassing traditional methods and uncovering previously unknown misuses in established benchmarks. Moreover, we identify the failure patterns that persistently hinder LLMs' reliability, including both cryptographic knowledge deficiency and code semantics misinterpretation. Guided by these insights, we develop an LLM-based workflow to examine open-source repositories, leading to the discovery of 63 real-world cryptographic misuses. Of these, 46 have been acknowledged by the development community, with 23 currently being addressed and 6 resolved. Reflecting on developers' feedback, we offer recommendations for future research and the development of LLM-based security tools.
• Abstract（参考訳）: 暗号化APIの誤用の自動検出は大幅に進歩しているが、手動で定義されたパターンに依存するため、その精度は複雑なターゲットに対して低下している。 大きな言語モデル(LLM)は、文脈的理解で有名だが、既存の欠点に対処するための有望な道を提供する。 しかし、このセキュリティクリティカルドメインにLSMを適用することは、特にLSMの確率的性質と幻覚の問題から生じる信頼性の欠如により、課題を提起する。 本稿では, LLMの信頼性の低い解析手法と潜在的な解の妥当性を検討するために, 手作業によるサンプルと実世界のプロジェクトの両方を包含した包括的データセットを用いて, 暗号誤用の検出におけるLCMの評価を行う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。 しかし,LLMの自己補正能力と組み合わさった制約付き問題の範囲が,検出の信頼性を著しく向上させることを示す。 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。 さらに,暗号知識不足やコードセマンティクスの誤解釈など,LLMの信頼性を持続的に損なう障害パターンを同定する。 これらの知見に導かれて、オープンソースリポジトリを調べるためのLLMベースのワークフローを開発し、63の現実世界の暗号誤用の発見につながった。 このうち46が開発コミュニティによって承認されており、23が現在対処され、6が解決されている。 開発者のフィードバックを反映して,今後の研究とLLMベースのセキュリティツールの開発を推奨する。

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