Fugu-MT 論文翻訳(概要): LSAST -- Enhancing Cybersecurity through LLM-supported Static Application Security Testing

論文の概要: LSAST -- Enhancing Cybersecurity through LLM-supported Static Application Security Testing

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.15735v1
Date: Tue, 24 Sep 2024 04:42:43 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-09-26 09:01:07.451384
Title: LSAST -- Enhancing Cybersecurity through LLM-supported Static Application Security Testing
Title（参考訳）: LSAST -- LLMをサポートする静的アプリケーションセキュリティテストによるサイバーセキュリティの強化
Authors: Mete Keltek, Ziyue Li,
Abstract要約: 本稿では,保守型SASTスキャナと大規模言語モデルを統合することにより,脆弱性スキャンの新たなアプローチを提案する。我々はLSASTの効率をベンチマークし、その結果を最先端のLCMと比較する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2807722580870773
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In the fast-evolving landscape of cybersecurity, Large Language Models (LLMs) play a pivotal role, continually improving their ability to analyze software code. This paper introduces a novel approach to vulnerability scanning by integrating conservative SAST (Static Application Security Testing) scanners with LLM capabilities, resulting in the creation of LSAST (LLM-supported Static Application Security Testing). Our approach significantly enhances the performance of LLMs in vulnerability scanning, establishing a new standard in this field. We benchmark LSAST's efficiency and compare its results with a state-of-the-art LLM. Additionally, we address the inherent drawbacks of LLMs in vulnerability scanning: their reliance on static training datasets, which leads to the exclusion of the latest vulnerabilities, and the privacy concerns associated with sending code to third-party LLM providers. To mitigate these issues, we utilize an open-source LLM to ensure privacy and employ a novel approach to gather relevant vulnerability information, thereby equipping the LLM with up-to-date knowledge.
Abstract（参考訳）: サイバーセキュリティの急速な発展の中で、LLM(Large Language Models)は重要な役割を担い、ソフトウェアコードを解析する能力を継続的に改善している。本稿では,LLM機能を備えた保守型SAST(Static Application Security Testing)スキャナを統合し,LSAST(LLM支援静的アプリケーションセキュリティテスト)を作成することにより,脆弱性スキャンの新たなアプローチを提案する。本手法は脆弱性スキャンにおけるLCMの性能を大幅に向上させ,この分野で新たな標準を確立する。我々はLSASTの効率をベンチマークし、その結果を最先端のLCMと比較する。さらに、脆弱性スキャンにおけるLLMの固有の欠点には、静的なトレーニングデータセットへの依存、最新の脆弱性の排除、サードパーティのLLMプロバイダへのコード送信に伴うプライバシー上の懸念など、対処する。これらの問題を緩和するために、我々はオープンソースのLLMを使用してプライバシーを確保し、関連する脆弱性情報を収集する新しいアプローチを採用し、LLMに最新の知識を付与する。

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