論文の概要: Learning-based Models for Vulnerability Detection: An Extensive Study
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.07526v1
- Date: Wed, 14 Aug 2024 13:01:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-15 13:14:29.217404
- Title: Learning-based Models for Vulnerability Detection: An Extensive Study
- Title（参考訳）: 脆弱性検出のための学習ベースモデル:総合的研究
- Authors: Chao Ni, Liyu Shen, Xiaodan Xu, Xin Yin, Shaohua Wang,
- Abstract要約: 我々は、最先端の学習ベースアプローチの2つのタイプを広範かつ包括的に調査する。
本稿では,シーケンスベースモデルの優先度と,グラフベースモデルの限定能力について実験的に検証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.1317409221921144
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Though many deep learning-based models have made great progress in vulnerability detection, we have no good understanding of these models, which limits the further advancement of model capability, understanding of the mechanism of model detection, and efficiency and safety of practical application of models. In this paper, we extensively and comprehensively investigate two types of state-of-the-art learning-based approaches (sequence-based and graph-based) by conducting experiments on a recently built large-scale dataset. We investigate seven research questions from five dimensions, namely model capabilities, model interpretation, model stability, ease of use of model, and model economy. We experimentally demonstrate the priority of sequence-based models and the limited abilities of both LLM (ChatGPT) and graph-based models. We explore the types of vulnerability that learning-based models skilled in and reveal the instability of the models though the input is subtlely semantical-equivalently changed. We empirically explain what the models have learned. We summarize the pre-processing as well as requirements for easily using the models. Finally, we initially induce the vital information for economically and safely practical usage of these models.
- Abstract（参考訳）: 多くのディープラーニングベースのモデルが脆弱性検出に大きな進歩を遂げているが、モデル機能のさらなる進歩、モデル検出のメカニズムの理解、モデルの実用的適用の効率と安全性を制限している、これらのモデルについて十分に理解していない。
本稿では,最近構築された大規模データセット上で実験を行うことにより,最先端の学習ベースアプローチ(シーケンスベースとグラフベース)の2つのタイプを幅広く,包括的に検討する。
モデル機能,モデル解釈,モデル安定性,モデルの使いやすさ,モデル経済の5つの側面から7つの研究課題を考察する。
シーケンスベースモデルの優先度と LLM (ChatGPT) とグラフベースモデルの両方の限界能力を実験的に実証した。
学習ベースモデルが熟練した脆弱性のタイプを調査し、入力は微妙に意味論的に等価に変化しているが、モデルの不安定性を明らかにする。
モデルが学んだことを実証的に説明します。
モデルを簡単に使用するための事前処理と要件を要約する。
最後に、まず、これらのモデルの経済的かつ安全に活用するための重要な情報を誘導する。
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