論文の概要: Automated Vulnerability Detection Using Deep Learning Technique

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.21968v1
• Date: Tue, 29 Oct 2024 11:51:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-30 13:43:10.279171
• Title: Automated Vulnerability Detection Using Deep Learning Technique
• Title（参考訳）: ディープラーニングを用いた脆弱性自動検出
• Authors: Guan-Yan Yang, Yi-Heng Ko, Farn Wang, Kuo-Hui Yeh, Haw-Shiang Chang, Hsueh-Yi Chen,
• Abstract要約: この研究は、特にCodeBERTの高度な文脈理解によって、ディープラーニング技術が脆弱性検出を大幅に改善できることを実証している。 提案手法では,ソースコードをベクトル表現に変換し,Long Short-Term Memory(LSTM)モデルを用いて脆弱性パターンを識別する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1710022685486914
• License:
• Abstract: Our work explores the utilization of deep learning, specifically leveraging the CodeBERT model, to enhance code security testing for Python applications by detecting SQL injection vulnerabilities. Unlike traditional security testing methods that may be slow and error-prone, our approach transforms source code into vector representations and trains a Long Short-Term Memory (LSTM) model to identify vulnerable patterns. When compared with existing static application security testing (SAST) tools, our model displays superior performance, achieving higher precision, recall, and F1-score. The study demonstrates that deep learning techniques, particularly with CodeBERT's advanced contextual understanding, can significantly improve vulnerability detection, presenting a scalable methodology applicable to various programming languages and vulnerability types.
• Abstract（参考訳）: 我々は,ディープラーニングの利用,特にCodeBERTモデルを活用して,SQLインジェクションの脆弱性を検出することによって,Pythonアプリケーションのコードセキュリティテストを強化することを検討する。 我々の手法はソースコードをベクトル表現に変換し、Long Short-Term Memory(LSTM)モデルを訓練し、脆弱なパターンを特定する。 既存の静的アプリケーションセキュリティテスト(SAST)ツールと比較して、私たちのモデルは優れたパフォーマンスを示し、高い精度、リコール、F1スコアを実現しています。 この研究は、ディープラーニング技術、特にCodeBERTの高度な文脈理解によって、脆弱性検出を大幅に改善し、様々なプログラミング言語や脆弱性タイプに適用可能なスケーラブルな方法論を提示できることを実証している。

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