論文の概要: A Qualitative Study on Using ChatGPT for Software Security: Perception vs. Practicality
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.00435v1
- Date: Thu, 1 Aug 2024 10:14:05 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-04 21:05:55.561242
- Title: A Qualitative Study on Using ChatGPT for Software Security: Perception vs. Practicality
- Title（参考訳）: ソフトウェアセキュリティにおけるChatGPTの利用に関する質的研究: 知覚と実践性
- Authors: M. Mehdi Kholoosi, M. Ali Babar, Roland Croft,
- Abstract要約: ChatGPTは大きな言語モデル(LLM)であり、目覚ましい意味理解と精度で様々なタスクを実行できる。
本研究は,ソフトウェアセキュリティを支える新技術としてChatGPTの可能性を理解することを目的としている。
セキュリティ実践者は、ChatGPTを脆弱性検出、情報検索、侵入テストなど、さまざまなソフトウェアセキュリティタスクに有用であると判断した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7624347338410744
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Artificial Intelligence (AI) advancements have enabled the development of Large Language Models (LLMs) that can perform a variety of tasks with remarkable semantic understanding and accuracy. ChatGPT is one such LLM that has gained significant attention due to its impressive capabilities for assisting in various knowledge-intensive tasks. Due to the knowledge-intensive nature of engineering secure software, ChatGPT's assistance is expected to be explored for security-related tasks during the development/evolution of software. To gain an understanding of the potential of ChatGPT as an emerging technology for supporting software security, we adopted a two-fold approach. Initially, we performed an empirical study to analyse the perceptions of those who had explored the use of ChatGPT for security tasks and shared their views on Twitter. It was determined that security practitioners view ChatGPT as beneficial for various software security tasks, including vulnerability detection, information retrieval, and penetration testing. Secondly, we designed an experiment aimed at investigating the practicality of this technology when deployed as an oracle in real-world settings. In particular, we focused on vulnerability detection and qualitatively examined ChatGPT outputs for given prompts within this prominent software security task. Based on our analysis, responses from ChatGPT in this task are largely filled with generic security information and may not be appropriate for industry use. To prevent data leakage, we performed this analysis on a vulnerability dataset compiled after the OpenAI data cut-off date from real-world projects covering 40 distinct vulnerability types and 12 programming languages. We assert that the findings from this study would contribute to future research aimed at developing and evaluating LLMs dedicated to software security.
- Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)の進歩により、目覚ましい意味理解と精度で様々なタスクを実行できる大規模言語モデル(LLM)の開発が可能になった。
ChatGPTは、様々な知識集約タスクを補助する優れた能力によって、大きな注目を集めているLCMである。
工学的安全ソフトウェアの知識集約的な性質のため、ChatGPTの補助は、ソフトウェアの開発と進化の間、セキュリティ関連のタスクのために探索されることが期待されている。
ソフトウェアセキュリティを支える新技術としてのChatGPTの可能性を理解するために,我々は2つのアプローチを採用した。
当初我々は、セキュリティタスクにChatGPTを使用したことを調査し、Twitter上で彼らの見解を共有している人々の認識を分析するための実証的研究を行った。
セキュリティ実践者は、ChatGPTを脆弱性検出、情報検索、侵入テストなど、さまざまなソフトウェアセキュリティタスクに有用であると判断した。
第2に、現実世界の環境での託宣として展開する際の実用性調査を目的とした実験を設計した。
特に、脆弱性検出と、この顕著なソフトウェアセキュリティタスクの中で与えられたプロンプトに対するChatGPT出力の質的検証に焦点をあてた。
このタスクにおけるChatGPTからの応答は、我々の分析に基づいて、概ね一般的なセキュリティ情報で満たされており、業界での使用には適さないかもしれない。
データ漏洩を防止するために、私たちは、40の異なる脆弱性タイプと12のプログラミング言語を含む現実世界のプロジェクトからOpenAIデータ遮断日後にコンパイルされた脆弱性データセットに対して、この分析を行った。
本研究から得られた知見は,ソフトウェアセキュリティに特化したLSMの開発と評価を目的とした今後の研究に寄与する,と我々は主張する。
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