論文の概要: Line-level Semantic Structure Learning for Code Vulnerability Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.18877v2
• Date: Fri, 08 Nov 2024 02:12:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-11 14:52:54.660012
• Title: Line-level Semantic Structure Learning for Code Vulnerability Detection
• Title（参考訳）: コード脆弱性検出のためのラインレベル意味構造学習
• Authors: Ziliang Wang, Ge Li, Jia Li, Yihong Dong, Yingfei Xiong, Zhi Jin,
• Abstract要約: ラインレベルのセマンティックラーニングを通じて,コード構造認識ネットワークを導入する。 コード前処理、グローバルセマンティック認識、ラインセマンティック認識、ラインセマンティック構造認識の4つのコンポーネントから構成される。 CSLSモデルは、コード脆弱性検出における最先端のベースラインを上回り、Devignデータセットで70.57%、Revealデータセットで49.59%のF1スコアを達成している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.29771620061153
• License:
• Abstract: Unlike the flow structure of natural languages, programming languages have an inherent rigidity in structure and grammar.However, existing detection methods based on pre-trained models typically treat code as a natural language sequence, ignoring its unique structural information. This hinders the models from understanding the code's semantic and structual information.To address this problem, we introduce the Code Structure-Aware Network through Line-level Semantic Learning (CSLS), which comprises four components: code preprocessing, global semantic awareness, line semantic awareness, and line semantic structure awareness.The preprocessing step transforms the code into two types of text: global code text and line-level code text.Unlike typical preprocessing methods, CSLS retains structural elements such as newlines and indent characters to enhance the model's perception of code lines during global semantic awareness.For line semantics structure awareness, the CSLS network emphasizes capturing structural relationships between line semantics.Different from the structural modeling methods based on code blocks (control flow graphs) or tokens, CSLS uses line semantics as the minimum structural unit to learn nonlinear structural relationships, thereby improving the accuracy of code vulnerability detection.We conducted extensive experiments on vulnerability detection datasets from real projects. The CSLS model outperforms the state-of-the-art baselines in code vulnerability detection, achieving 70.57% accuracy on the Devign dataset and a 49.59% F1 score on the Reveal dataset.
• Abstract（参考訳）: 自然言語のフロー構造とは異なり、プログラミング言語は構造と文法に固有の剛性を持っているが、事前訓練されたモデルに基づく既存の検出方法は、典型的には、コードを自然言語シーケンスとして扱い、その固有の構造情報を無視している。 コード前処理、グローバルセマンティック認識、ラインセマンティック認識、ラインセマンティック構造認識の4つのコンポーネントからなるコード構造認識ネットワーク(CSLS)を導入する。前処理ステップでは、コードをグローバルコードテキストとラインレベルのコードテキストという2つのタイプに変換する。通常の前処理方法とは異なり、CSLSは、新しい行やインデント文字などの構造要素を保持し、グローバルセマンティック認識時のコードラインの認識を高めている。 CSLSモデルは、コード脆弱性検出における最先端のベースラインを上回り、Devignデータセットで70.57%、Revealデータセットで49.59%のF1スコアを達成している。

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