論文の概要: Vulnerability Detection via Topological Analysis of Attention Maps

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.03470v1
• Date: Fri, 4 Oct 2024 14:40:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-02 21:59:46.030721
• Title: Vulnerability Detection via Topological Analysis of Attention Maps
• Title（参考訳）: 注意図のトポロジ解析による脆弱性検出
• Authors: Pavel Snopov, Andrey Nikolaevich Golubinskiy,
• Abstract要約: 本研究では,トポロジカルデータ解析(TDA)のツールを用いた脆弱性検出手法を提案する。 その結果,従来の機械学習(ML)技術は,これらの注意行列から抽出したトポロジ的特徴を訓練することで,事前学習言語モデル(LLM)と競争的に動作できることが判明した。 これは、永続的ホモロジーを含むTDAツールが、脆弱性を特定するために重要な意味情報を効果的にキャプチャできることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recently, deep learning (DL) approaches to vulnerability detection have gained significant traction. These methods demonstrate promising results, often surpassing traditional static code analysis tools in effectiveness. In this study, we explore a novel approach to vulnerability detection utilizing the tools from topological data analysis (TDA) on the attention matrices of the BERT model. Our findings reveal that traditional machine learning (ML) techniques, when trained on the topological features extracted from these attention matrices, can perform competitively with pre-trained language models (LLMs) such as CodeBERTa. This suggests that TDA tools, including persistent homology, are capable of effectively capturing semantic information critical for identifying vulnerabilities.
• Abstract（参考訳）: 近年,脆弱性検出に対するディープラーニング(DL)アプローチが注目されている。 これらの手法は有望な結果を示し、多くの場合、従来の静的コード解析ツールをはるかに上回っている。 本研究では,BERTモデルの注意行列に基づくトポロジカルデータ解析(TDA)のツールを用いた脆弱性検出手法を提案する。 従来の機械学習(ML)技術は,これらの注意行列から抽出したトポロジ的特徴に基づいて訓練すると,CodeBERTaのような事前学習言語モデル(LLM)と競合する。 これは、永続的ホモロジーを含むTDAツールが、脆弱性を特定するために重要な意味情報を効果的にキャプチャできることを示している。

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