論文の概要: From Generalist to Specialist: Exploring CWE-Specific Vulnerability Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.02329v1
- Date: Mon, 5 Aug 2024 09:12:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-06 14:06:30.520888
- Title: From Generalist to Specialist: Exploring CWE-Specific Vulnerability Detection
- Title（参考訳）: ジェネラリストからスペシャリストへ:CWE特有の脆弱性検出を探る
- Authors: Syafiq Al Atiiq, Christian Gehrmann, Kevin Dahlén, Karim Khalil,
- Abstract要約: Common Weaknession(CWE)は、異なる特徴、コードセマンティクス、パターンを持つ脆弱性のユニークなカテゴリである。
すべての脆弱性をバイナリ分類アプローチで単一のラベルとして扱うことは、問題を単純化する可能性がある。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9249287163937974
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Vulnerability Detection (VD) using machine learning faces a significant challenge: the vast diversity of vulnerability types. Each Common Weakness Enumeration (CWE) represents a unique category of vulnerabilities with distinct characteristics, code semantics, and patterns. Treating all vulnerabilities as a single label with a binary classification approach may oversimplify the problem, as it fails to capture the nuances and context-specific to each CWE. As a result, a single binary classifier might merely rely on superficial text patterns rather than understanding the intricacies of each vulnerability type. Recent reports showed that even the state-of-the-art Large Language Model (LLM) with hundreds of billions of parameters struggles to generalize well to detect vulnerabilities. Our work investigates a different approach that leverages CWE-specific classifiers to address the heterogeneity of vulnerability types. We hypothesize that training separate classifiers for each CWE will enable the models to capture the unique characteristics and code semantics associated with each vulnerability category. To confirm this, we conduct an ablation study by training individual classifiers for each CWE and evaluating their performance independently. Our results demonstrate that CWE-specific classifiers outperform a single binary classifier trained on all vulnerabilities. Building upon this, we explore strategies to combine them into a unified vulnerability detection system using a multiclass approach. Even if the lack of large and high-quality datasets for vulnerability detection is still a major obstacle, our results show that multiclass detection can be a better path toward practical vulnerability detection in the future. All our models and code to produce our results are open-sourced.
- Abstract（参考訳）: 機械学習を用いた脆弱性検出(VD)は、重大な課題に直面している。
それぞれの共通弱度列挙(CWE)は、異なる特徴、コードセマンティクス、パターンを持つ脆弱性のユニークなカテゴリである。
すべての脆弱性をバイナリ分類アプローチで単一のラベルとして扱うことは、各CWEのニュアンスやコンテキスト固有のニュアンスをキャプチャできないため、問題を単純化する可能性がある。
結果として、単一のバイナリ分類器は、脆弱性タイプの複雑さを理解するのではなく、表面的なテキストパターンにのみ依存する可能性がある。
最近の報告では、数十億のパラメータを持つ最先端のLarge Language Model(LLM)でさえ、脆弱性を検出するためにうまく一般化するのに苦労している。
本研究は,脆弱性型の不均一性に対処するために,CWE固有の分類器を利用する別のアプローチについて検討する。
我々は、各CWEごとに個別の分類器を訓練することで、モデルが各脆弱性カテゴリに関連付けられたユニークな特徴とコードセマンティクスをキャプチャできると仮定する。
これを確認するために,各CWEに対して個別分類器を訓練し,その性能を独立して評価することでアブレーション研究を行う。
その結果、CWE固有の分類器は、すべての脆弱性で訓練された単一のバイナリ分類器よりも優れていることが示された。
これに基づいて、マルチクラスアプローチを用いて、それらを統合された脆弱性検出システムに組み込む戦略を探究する。
脆弱性検出のための大規模かつ高品質なデータセットの欠如が依然として大きな障害であるとしても,本研究の結果から,将来的にはマルチクラス検出が現実的な脆弱性検出への道のりとなる可能性が示唆された。
結果を生成するためのモデルとコードは、すべてオープンソースです。
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