Fugu-MT 論文翻訳(概要): Automated Software Vulnerability Patching using Large Language Models

論文の概要: Automated Software Vulnerability Patching using Large Language Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.13597v1
Date: Sat, 24 Aug 2024 14:51:50 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-08-27 18:49:22.177925
Title: Automated Software Vulnerability Patching using Large Language Models
Title（参考訳）: 大規模言語モデルを用いたソフトウェア脆弱性の自動パッチ
Authors: Yu Nong, Haoran Yang, Long Cheng, Hongxin Hu, Haipeng Cai,
Abstract要約: 我々は、事前訓練された大規模言語モデル(LLM)のパワーとメリットを活用して、自動脆弱性パッチを可能にする。脆弱なコード動作を効果的に推論するために,LLMに適応的なプロンプトを導入する。ゼロデイ脆弱性を含む実世界の脆弱性コードに対するLLMの評価は、既存のプロンプト法と最先端の非LLM技術の両方に優れた性能を示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 24.958856670970366
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Timely and effective vulnerability patching is essential for cybersecurity defense, for which various approaches have been proposed yet still struggle to generate valid and correct patches for real-world vulnerabilities. In this paper, we leverage the power and merits of pre-trained large language models (LLMs) to enable automated vulnerability patching using no test input/exploit evidence and without model training/fine-tuning. To elicit LLMs to effectively reason about vulnerable code behaviors, which is essential for quality patch generation, we introduce adaptive prompting on LLMs and instantiate the methodology as LLMPATCH, an automated LLM-based patching system. Our evaluation of LLMPATCH on real-world vulnerable code including zeroday vulnerabilities demonstrates its superior performance to both existing prompting methods and state-of-the-art non-LLM-based techniques (by 98.9% and 65.4% in F1 over the best baseline performance). LLMPATCH has also successfully patched 7 out of 11 zero-day vulnerabilities, including 2 that none of the four baselines compared were able to.
Abstract（参考訳）: サイバーセキュリティ防衛において、タイムリーで効果的な脆弱性パッチは必須であり、様々なアプローチが提案されているが、現実の脆弱性に対する有効かつ正確なパッチの生成には依然として苦労している。本稿では,事前訓練済みの大規模言語モデル(LLM)のパワーとメリットを活用し,テスト入力/エクスロイトエビデンスやモデルトレーニング/ファインタニングを使わずに,自動脆弱性パッチを可能にする。高品質なパッチ生成に不可欠な脆弱性のあるコード動作を効果的に推論するために,LLMに適応的なプロンプトを導入し,その方法論をLLMPATCH(LLMPATCH)としてインスタンス化する。ゼロデイ脆弱性を含む現実世界の脆弱性コードに対するLLMPATCHの評価は、既存のプロンプト法と最先端の非LLMベースの技術の両方(F1の98.9%と65.4%)よりも優れた性能を示している。 LLMPATCHはまた、11のゼロデイ脆弱性のうち7つをパッチした。

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