論文の概要: RealVul: Can We Detect Vulnerabilities in Web Applications with LLM?
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.07573v1
- Date: Thu, 10 Oct 2024 03:16:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-10-31 16:16:17.221785
- Title: RealVul: Can We Detect Vulnerabilities in Web Applications with LLM?
- Title(参考訳): RealVul: LLMを使ったWebアプリケーションの脆弱性検出は可能か?
- Authors: Di Cao, Yong Liao, Xiuwei Shang,
- Abstract要約: 本稿では,PHP 脆弱性検出用に設計された最初の LLM ベースのフレームワークである RealVul を紹介する。
コードの合理化と不要なセマンティック情報を排除しながら、潜在的な脆弱性トリガを分離できます。
また、データ合成法の改善により、PHPの脆弱性サンプルが不足している問題にも対処する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 4.467475584754677
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The latest advancements in large language models (LLMs) have sparked interest in their potential for software vulnerability detection. However, there is currently a lack of research specifically focused on vulnerabilities in the PHP language, and challenges in extracting samples and processing persist, hindering the model's ability to effectively capture the characteristics of specific vulnerabilities. In this paper, we present RealVul, the first LLM-based framework designed for PHP vulnerability detection, addressing these issues. By vulnerability candidate detection methods and employing techniques such as normalization, we can isolate potential vulnerability triggers while streamlining the code and eliminating unnecessary semantic information, enabling the model to better understand and learn from the generated vulnerability samples. We also address the issue of insufficient PHP vulnerability samples by improving data synthesis methods. To evaluate RealVul's performance, we conduct an extensive analysis using five distinct code LLMs on vulnerability data from 180 PHP projects. The results demonstrate a significant improvement in both effectiveness and generalization compared to existing methods, effectively boosting the vulnerability detection capabilities of these models.
- Abstract(参考訳): 大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩は、ソフトウェア脆弱性検出の可能性への関心を喚起している。
しかし、現在PHP言語の脆弱性に特に焦点を絞った研究が不足しており、サンプルの抽出と処理の継続が課題となっているため、モデルが特定の脆弱性の特徴を効果的にキャプチャする能力を妨げている。
本稿では,PHP 脆弱性検出用に設計された最初の LLM ベースのフレームワークである RealVul について述べる。
脆弱性候補の検出方法や正規化などのテクニックを用いることで、コードの合理化と不要なセマンティック情報を排除しながら、潜在的な脆弱性トリガを分離することが可能になります。
また、データ合成法の改善により、PHPの脆弱性サンプルが不足している問題にも対処する。
我々はRealVulの性能を評価するために,180のPHPプロジェクトの脆弱性データに基づいて,5つの異なるコードLLMを用いて広範囲に解析を行った。
その結果,既存手法と比較して有効性と一般化の両面で有意な改善が見られ,これらのモデルの脆弱性検出能力を効果的に向上させることができた。
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