論文の概要: Harnessing the Power of LLMs in Source Code Vulnerability Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.03489v1
• Date: Wed, 7 Aug 2024 00:48:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-08 14:16:39.512863
• Title: Harnessing the Power of LLMs in Source Code Vulnerability Detection
• Title（参考訳）: ソースコード脆弱性検出におけるLLMのパワーの調和
• Authors: Andrew A Mahyari,
• Abstract要約: ソースコードの意図しない欠陥によって引き起こされるソフトウェア脆弱性は、サイバー攻撃の根本原因である。 我々はLarge Language Modelsの機能を利用してソースコードを分析し、既知の脆弱性を検出する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Software vulnerabilities, caused by unintentional flaws in source code, are a primary root cause of cyberattacks. Static analysis of source code has been widely used to detect these unintentional defects introduced by software developers. Large Language Models (LLMs) have demonstrated human-like conversational abilities due to their capacity to capture complex patterns in sequential data, such as natural languages. In this paper, we harness LLMs' capabilities to analyze source code and detect known vulnerabilities. To ensure the proposed vulnerability detection method is universal across multiple programming languages, we convert source code to LLVM IR and train LLMs on these intermediate representations. We conduct extensive experiments on various LLM architectures and compare their accuracy. Our comprehensive experiments on real-world and synthetic codes from NVD and SARD demonstrate high accuracy in identifying source code vulnerabilities.
• Abstract（参考訳）: ソースコードの意図しない欠陥によって引き起こされるソフトウェア脆弱性は、サイバー攻撃の根本原因である。 ソースコードの静的解析は、ソフトウェア開発者が導入した意図しない欠陥を検出するために広く使われている。 大規模言語モデル(LLM)は、自然言語のようなシーケンシャルなデータで複雑なパターンをキャプチャする能力のため、人間のような会話能力を示す。 本稿では,LLMの機能を利用してソースコードを分析し,既知の脆弱性を検出する。 提案手法が複数のプログラミング言語で共通であることを保証するため,ソースコードをLLVM IRに変換し,これらの中間表現上でLLMを訓練する。 各種LLMアーキテクチャについて広範な実験を行い,その精度を比較した。 NVDとSARDによる実世界のコードと合成コードの総合的な実験は、ソースコードの脆弱性を特定する上で高い精度を示している。

関連論文リスト

• Exploring Automatic Cryptographic API Misuse Detection in the Era of LLMs [60.32717556756674]
  本稿では,暗号誤用の検出において,大規模言語モデルを評価するための体系的評価フレームワークを提案する。 11,940個のLCM生成レポートを詳細に分析したところ、LSMに固有の不安定性は、報告の半数以上が偽陽性になる可能性があることがわかった。 最適化されたアプローチは、従来の手法を超え、確立されたベンチマークでこれまで知られていなかった誤用を明らかにすることで、90%近い顕著な検出率を達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-23T15:31:26Z)
• What's Wrong with Your Code Generated by Large Language Models? An Extensive Study [80.18342600996601]
  大規模言語モデル(LLM)は、標準解に比べて短いがより複雑なコードを生成する。 3つのカテゴリと12のサブカテゴリを含む誤ったコードに対するバグの分類を開発し、一般的なバグタイプに対する根本原因を分析する。 そこで本研究では,LLMがバグタイプやコンパイラフィードバックに基づいて生成したコードを批判し,修正することのできる,自己批判を導入した新たな学習自由反復手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-08T17:27:17Z)
• M2CVD: Enhancing Vulnerability Semantic through Multi-Model Collaboration for Code Vulnerability Detection [52.4455893010468]
  大規模言語モデル(LLM)は、コード理解において強力な能力を持つが、微調整コストとセマンティックアライメントの問題により、プロジェクト固有の最適化が制限される。 CodeBERTのようなコードモデルは微調整が容易であるが、複雑なコード言語から脆弱性のセマンティクスを学ぶことはしばしば困難である。 本稿では,M2CVD(Multi-Model Collaborative Vulnerability Detection)手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-10T00:05:49Z)
• Security Vulnerability Detection with Multitask Self-Instructed Fine-Tuning of Large Language Models [8.167614500821223]
  脆弱性検出のためのMSIVD, マルチタスクによる自己指示型微調整を, チェーン・オブ・シント・プロンプトとLDMによる自己指示にインスパイアした。 実験の結果,MSIVDは高い性能を示し,LineVul(LLMベースの脆弱性検出ベースライン)はBigVulデータセットでは0.92点,PreciseBugsデータセットでは0.48点であった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-09T19:18:05Z)
• Harnessing Large Language Models for Software Vulnerability Detection: A Comprehensive Benchmarking Study [1.03590082373586]
  ソースコードの脆弱性発見を支援するために,大規模言語モデル(LLM)を提案する。 目的は、複数の最先端のLCMをテストし、最も優れたプロンプト戦略を特定することである。 LLMは従来の静的解析ツールよりも多くの問題を特定でき、リコールやF1スコアの点で従来のツールよりも優れています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-24T14:59:19Z)
• A Comprehensive Study of the Capabilities of Large Language Models for Vulnerability Detection [9.422811525274675]
  大規模言語モデル(LLM)は、コード生成やその他のソフトウェアエンジニアリングタスクに大きな可能性を実証しています。 脆弱性検出は、ソフトウェアシステムのセキュリティ、完全性、信頼性を維持する上で非常に重要である。 最近の研究は、ジェネリックプロンプト技術を用いた脆弱性検出にLLMを適用しているが、このタスクの能力とそれらが犯すエラーの種類は未だ不明である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-25T21:47:36Z)
• CodeAttack: Revealing Safety Generalization Challenges of Large Language Models via Code Completion [117.178835165855]
  本稿では,自然言語入力をコード入力に変換するフレームワークであるCodeAttackを紹介する。 我々の研究は、コード入力に対するこれらのモデルの新たな、普遍的な安全性の脆弱性を明らかにした。 CodeAttackと自然言語の分布ギャップが大きくなると、安全性の一般化が弱くなる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-12T17:55:38Z)
• LLMDet: A Third Party Large Language Models Generated Text Detection Tool [119.0952092533317]
  大規模言語モデル(LLM)は、高品質な人間によるテキストに非常に近い。 既存の検出ツールは、機械が生成したテキストと人間によるテキストしか区別できない。 本稿では,モデル固有,セキュア,効率的,拡張可能な検出ツールであるLLMDetを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-24T10:45:16Z)
• CodeLMSec Benchmark: Systematically Evaluating and Finding Security Vulnerabilities in Black-Box Code Language Models [58.27254444280376]
  自動コード生成のための大規模言語モデル(LLM)は、いくつかのプログラミングタスクにおいてブレークスルーを達成した。 これらのモデルのトレーニングデータは、通常、インターネット(例えばオープンソースのリポジトリから)から収集され、障害やセキュリティ上の脆弱性を含む可能性がある。 この不衛生なトレーニングデータは、言語モデルにこれらの脆弱性を学習させ、コード生成手順中にそれを伝播させる可能性がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-08T11:54:07Z)
• DCDetector: An IoT terminal vulnerability mining system based on distributed deep ensemble learning under source code representation [2.561778620560749]
  この研究の目的は、C/C++のような高レベルの言語のソースコードの脆弱性をインテリジェントに検出することである。 これにより、ソースコードのセンシティブな文関連スライスをコード表現し、分散深層学習モデルの設計により脆弱性を検出することができる。 実験により,従来の静的解析の偽陽性率を低減し,機械学習の性能と精度を向上させることができることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-29T14:19:14Z)
• A Hierarchical Deep Neural Network for Detecting Lines of Codes with Vulnerabilities [6.09170287691728]
  ソースコードの意図しない欠陥によって引き起こされるソフトウェア脆弱性は、サイバー攻撃の根本原因である。 本稿では,自然言語処理で使用されている手法に基づいて,LLVM IR表現から脆弱性を検出するためのディープラーニング手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-15T21:21:27Z)

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。