Fugu-MT 論文翻訳(概要): ANVIL: Anomaly-based Vulnerability Identification without Labelled Training Data

論文の概要: ANVIL: Anomaly-based Vulnerability Identification without Labelled Training Data

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.16028v1
Date: Wed, 28 Aug 2024 03:28:17 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-08-30 17:54:29.860327
Title: ANVIL: Anomaly-based Vulnerability Identification without Labelled Training Data
Title（参考訳）: ANVIL: ラベル付きトレーニングデータを必要としない異常に基づく脆弱性識別
Authors: Weizhou Wang, Eric Liu, Xiangyu Guo, David Lie,
Abstract要約: 教師付き学習ベースのソフトウェア脆弱性検出装置は、ラベル付きトレーニングデータの不十分な可用性のために、しばしば不足する。本稿では,脆弱性検出を異常検出の1つとして再検討する。我々のアプローチは、ラインレベルの脆弱性検出タスクにおいて、1.62times$から2.18times$より優れたトップ5アキュラシー、1.02times$から1.29times$より優れたROCスコアを達成する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.938113434208745
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Supervised learning-based software vulnerability detectors often fall short due to the inadequate availability of labelled training data. In contrast, Large Language Models (LLMs) such as GPT-4, are not trained on labelled data, but when prompted to detect vulnerabilities, LLM prediction accuracy is only marginally better than random guessing. In this paper, we explore a different approach by reframing vulnerability detection as one of anomaly detection. Since the vast majority of code does not contain vulnerabilities and LLMs are trained on massive amounts of such code, vulnerable code can be viewed as an anomaly from the LLM's predicted code distribution, freeing the model from the need for labelled data to provide a learnable representation of vulnerable code. Leveraging this perspective, we demonstrate that LLMs trained for code generation exhibit a significant gap in prediction accuracy when prompted to reconstruct vulnerable versus non-vulnerable code. Using this insight, we implement ANVIL, a detector that identifies software vulnerabilities at line-level granularity. Our experiments explore the discriminating power of different anomaly scoring methods, as well as the sensitivity of ANVIL to context size. We also study the effectiveness of ANVIL on various LLM families, and conduct leakage experiments on vulnerabilities that were discovered after the knowledge cutoff of our evaluated LLMs. On a collection of vulnerabilities from the Magma benchmark, ANVIL outperforms state-of-the-art line-level vulnerability detectors, LineVul and LineVD, which have been trained with labelled data, despite ANVIL having never been trained with labelled vulnerabilities. Specifically, our approach achieves $1.62\times$ to $2.18\times$ better Top-5 accuracies and $1.02\times$ to $1.29\times$ times better ROC scores on line-level vulnerability detection tasks.
Abstract（参考訳）: 教師付き学習ベースのソフトウェア脆弱性検出装置は、ラベル付きトレーニングデータの不十分な可用性のために、しばしば不足する。対照的に、GPT-4のような大規模言語モデル(LLM)はラベル付きデータでは訓練されていないが、脆弱性を検出するよう促された場合、LLM予測精度はランダムな推測よりもわずかに優れている。本稿では,脆弱性検出を異常検出の1つとして再検討する。ほとんどのコードは脆弱性を含んでおらず、LSMは大量のコードで訓練されているため、脆弱性のあるコードはLSMの予測されたコード配布から異常と見なすことができ、脆弱性のあるコードの学習可能な表現を提供するためにラベル付きデータを必要としない。この観点から、コード生成のために訓練されたLCMが、脆弱性のあるコードと非脆弱性のあるコードを再構築するよう促された場合、予測精度に重大なギャップがあることを実証する。この知見を用いて,ソフトウェア脆弱性をラインレベルの粒度で検出するAnVILを実装した。実験では, 異なる異常スコアリング手法の識別能力と, 文脈サイズに対するANVILの感度について検討した。また, 各種LLMファミリーに対するANVILの有効性について検討し, 評価LLMの知識遮断後に発見された脆弱性について, 漏洩実験を行った。 Magmaベンチマークの脆弱性コレクションでは、ANVILは、ラベル付き脆弱性でトレーニングされたことが一度もないにも関わらず、ラベル付きデータでトレーニングされたLineVulやLineVDといった、最先端のラインレベルの脆弱性検出よりも優れています。具体的には、我々のアプローチは1.62\times$から2.18\times$より優れたトップ5のアキュラシーと1.02\times$から1.29\times$ラインレベルの脆弱性検出タスクにおけるROCスコアよりも優れたROCスコアを達成する。

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