Fugu-MT 論文翻訳(概要): EaTVul: ChatGPT-based Evasion Attack Against Software Vulnerability Detection

論文の概要: EaTVul: ChatGPT-based Evasion Attack Against Software Vulnerability Detection

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.19216v1
Date: Sat, 27 Jul 2024 09:04:54 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-30 19:11:23.479417
Title: EaTVul: ChatGPT-based Evasion Attack Against Software Vulnerability Detection
Title（参考訳）: EaTVul:ChatGPTベースのソフトウェア脆弱性検出に対する侵入攻撃
Authors: Shigang Liu, Di Cao, Junae Kim, Tamas Abraham, Paul Montague, Seyit Camtepe, Jun Zhang, Yang Xiang,
Abstract要約: 敵対的な例は、ディープニューラルネットワーク内の脆弱性を悪用することができる。本研究は,攻撃成功率100%を達成できる敵対攻撃に対する深層学習モデルの感受性を示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 19.885698402507145
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Recently, deep learning has demonstrated promising results in enhancing the accuracy of vulnerability detection and identifying vulnerabilities in software. However, these techniques are still vulnerable to attacks. Adversarial examples can exploit vulnerabilities within deep neural networks, posing a significant threat to system security. This study showcases the susceptibility of deep learning models to adversarial attacks, which can achieve 100% attack success rate (refer to Table 5). The proposed method, EaTVul, encompasses six stages: identification of important samples using support vector machines, identification of important features using the attention mechanism, generation of adversarial data based on these features using ChatGPT, preparation of an adversarial attack pool, selection of seed data using a fuzzy genetic algorithm, and the execution of an evasion attack. Extensive experiments demonstrate the effectiveness of EaTVul, achieving an attack success rate of more than 83% when the snippet size is greater than 2. Furthermore, in most cases with a snippet size of 4, EaTVul achieves a 100% attack success rate. The findings of this research emphasize the necessity of robust defenses against adversarial attacks in software vulnerability detection.
Abstract（参考訳）: 近年、ディープラーニングは脆弱性検出の精度を高め、ソフトウェアの脆弱性を識別する上で有望な結果を証明している。しかし、これらの技術は依然として攻撃に弱い。敵対的な例は、ディープニューラルネットワーク内の脆弱性を悪用し、システムのセキュリティに重大な脅威をもたらす可能性がある。本研究は,攻撃成功率100%を達成できる敵対的攻撃に対する深層学習モデルの受容可能性を示す(表5参照)。提案手法は,支援ベクトルマシンを用いた重要なサンプルの同定,注意機構を用いた重要な特徴の同定,ChatGPTを用いたこれらの特徴に基づく敵データの生成,敵攻撃プールの作成,ファジィ遺伝的アルゴリズムを用いたシードデータの選択,回避攻撃の実施の6段階を含む。大規模な実験はEaTVulの有効性を示し、スニペットサイズが2より大きい場合に83%以上の攻撃成功率を達成する。さらに、スニペットサイズが4のほとんどの場合、EaTVulは100%の攻撃成功率を達成する。本研究は,ソフトウェア脆弱性検出における敵攻撃に対する堅牢な防御の必要性を強調した。

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