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。
関連論文リスト
- C2P-CLIP: Injecting Category Common Prompt in CLIP to Enhance Generalization in Deepfake Detection [98.34703790782254]
本稿では、カテゴリ共通プロンプトCLIPを紹介し、カテゴリ共通プロンプトをテキストエンコーダに統合し、カテゴリ関連概念をイメージエンコーダに注入する。
提案手法は,テスト中に追加パラメータを導入することなく,元のCLIPと比較して検出精度が12.41%向上した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-19T02:14:25Z) - Enhancing Code Vulnerability Detection via Vulnerability-Preserving Data Augmentation [29.72520866016839]
ソースコードの脆弱性検出は、潜在的な攻撃からソフトウェアシステムを保護するための固有の脆弱性を特定することを目的としている。
多くの先行研究は、様々な脆弱性の特徴を見落とし、問題をバイナリ(0-1)分類タスクに単純化した。
FGVulDetは、さまざまな脆弱性タイプの特徴を識別するために複数の分類器を使用し、その出力を組み合わせて特定の脆弱性タイプを特定する。
FGVulDetはGitHubの大規模なデータセットでトレーニングされており、5種類の脆弱性を含んでいる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-15T09:10:52Z) - Can An Old Fashioned Feature Extraction and A Light-weight Model Improve
Vulnerability Type Identification Performance? [6.423483122892239]
脆弱性型識別(VTI)の問題点について検討する。
我々は、大規模な脆弱性セットに基づいて、VTIのためのよく知られた、先進的な事前訓練モデルの性能を評価する。
ベースラインアプローチの予測を洗練させるために,軽量な独立コンポーネントを導入する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-26T14:28:51Z) - LIVABLE: Exploring Long-Tailed Classification of Software Vulnerability
Types [18.949810432641772]
本稿では,LIVABLE と呼ばれる,Long-taIled ソフトウェア VulnerABiLity 型分類手法を提案する。
LIVABLEは(1)脆弱性表現学習モジュールを含む2つのモジュールで構成される。
シーケンシャル・ツー・シーケンスモデルも脆弱性表現を強化するために関与する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-12T08:14:16Z) - Learning to Quantize Vulnerability Patterns and Match to Locate
Statement-Level Vulnerabilities [19.6975205650411]
さまざまな脆弱性パターンを表す量子化されたベクトルで構成される脆弱性コードブックが学習される。
推論の間、コードブックは、すべての学習パターンにマッチし、潜在的な脆弱性の存在を予測するために反復される。
提案手法は188,000以上のC/C++関数からなる実世界のデータセットに対して広範に評価された。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-26T04:13:31Z) - Learning Common Rationale to Improve Self-Supervised Representation for
Fine-Grained Visual Recognition Problems [61.11799513362704]
我々は、インスタンスやクラスでよく見られる差別的手がかりを識別するための、追加のスクリーニングメカニズムの学習を提案する。
SSL目標から誘導されるGradCAMを単純に利用することで、共通な有理性検出器が学習可能であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-03T02:07:40Z) - Towards A Conceptually Simple Defensive Approach for Few-shot
classifiers Against Adversarial Support Samples [107.38834819682315]
本研究は,数発の分類器を敵攻撃から守るための概念的簡便なアプローチについて検討する。
本稿では,自己相似性とフィルタリングの概念を用いた簡易な攻撃非依存検出法を提案する。
ミニイメージネット(MI)とCUBデータセットの攻撃検出性能は良好である。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-24T05:46:03Z) - Detection of Adversarial Supports in Few-shot Classifiers Using Feature
Preserving Autoencoders and Self-Similarity [89.26308254637702]
敵対的なサポートセットを強調するための検出戦略を提案する。
我々は,特徴保存型オートエンコーダフィルタリングと,この検出を行うサポートセットの自己相似性の概念を利用する。
提案手法は攻撃非依存であり, 最善の知識まで, 数発分類器の検出を探索する最初の方法である。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-09T14:13:41Z) - Dual Adversarial Auto-Encoders for Clustering [152.84443014554745]
教師なしクラスタリングのためのDual-AAE(Dual-AAE)を提案する。
Dual-AAEの目的関数に対する変分推論を行うことで,一対のオートエンコーダをトレーニングすることで最適化可能な新たな再構成損失を導出する。
4つのベンチマーク実験により、Dual-AAEは最先端のクラスタリング手法よりも優れた性能を発揮することが示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-23T13:16:34Z) - Certified Robustness to Label-Flipping Attacks via Randomized Smoothing [105.91827623768724]
機械学習アルゴリズムは、データ中毒攻撃の影響を受けやすい。
任意の関数に対するランダム化スムージングの統一的なビューを示す。
本稿では,一般的なデータ中毒攻撃に対して,ポイントワイズで確実に堅牢な分類器を構築するための新しい戦略を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-07T21:28:30Z) - $\mu$VulDeePecker: A Deep Learning-Based System for Multiclass
Vulnerability Detection [24.98991662345816]
VulDeePeckerと呼ばれるマルチクラス脆弱性検出のための,最初のディープラーニングベースのシステムを提案する。
関連スポンサーコンテンツ $mu$VulDeePeckerの根底にある重要な洞察は、コードアテンションの概念です。
実験によると、$mu$VulDeePeckerはマルチクラスの脆弱性検出に有効であり、制御依存性の調整がより高い検出能力をもたらす可能性がある。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-01-08T01:47:22Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。