論文の概要: Utilizing Precise and Complete Code Context to Guide LLM in Automatic False Positive Mitigation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.03079v1
• Date: Tue, 05 Nov 2024 13:24:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-06 15:00:53.631241
• Title: Utilizing Precise and Complete Code Context to Guide LLM in Automatic False Positive Mitigation
• Title（参考訳）: 高精度・完全コードコンテキストを用いた偽陽性自動緩和のためのLCM指導
• Authors: Jinbao Chen, Hongjing Xiang, Luhao Li, Yu Zhang, Boyao Ding, Qingwei Li,
• Abstract要約: アプリケーションセキュリティテスト(SAST)ツールは、早期のバグ検出とコード品質には不可欠だが、しばしば開発を遅くする偽陽性を生成する。 自然言語とコードの理解に長けている大規模言語モデルは、SASTツールの正確性とユーザビリティを改善するための有望な方法を提供する。 我々の研究は、正確なコードコンテキストと完全なコードコンテキストの重大な影響を強調し、プログラム分析とLLMを組み合わせる可能性を強調します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.0538467265507574
• License:
• Abstract: Static Application Security Testing(SAST) tools are crucial for early bug detection and code quality but often generate false positives that slow development. Automating false positive mitigation is thus essential for advancing SAST tools. Past efforts use static/dynamic analysis or machine learning. The advent of Large Language Models, adept at understanding natural language and code, offers promising ways to improve the accuracy and usability of SAST tools. However, existing LLM-based methods need improvement in two key areas: first, extracted code snippets related to warnings are often cluttered with irrelevant control and data flows, reducing precision; second, critical code contexts are often missing, leading to incomplete representations that can mislead LLMs and cause inaccurate assessments. To ensure the use of precise and complete code context, thereby avoiding misguidance and enabling LLMs to reach accurate conclusions, we propose LLM4FPM. One of its core components is eCPG-Slicer, which builds an extended code property graph and extracts line-level, precise code context. Moreover, LLM4FPM incorporates FARF algorithm, which builds a file reference graph and then efficiently detects all files related to a warning in linear time, enabling eCPG-Slicer to gather complete code context across these files. We evaluate LLM4FPM on Juliet dataset, where it comprehensively outperforms the baseline, achieving an F1 score above 99% across various CWEs. LLM4FPM leverages a free, open-source model, avoiding costly alternatives and reducing inspection costs by up to $2758 per run on Juliet, with an average inspection time of 4.7 seconds per warning. Our work emphasizes the critical impact of precise and complete code context and highlights the potential of combining program analysis with LLMs, improving the quality and efficiency of software development.
• Abstract（参考訳）: 静的アプリケーションセキュリティテスト(SAST)ツールは、早期のバグ検出とコード品質には不可欠だが、しばしば開発を遅くする偽陽性を生成する。 したがって、SASTツールの進歩には偽陽性緩和の自動化が不可欠である。 これまでの取り組みでは、静的/動的分析や機械学習が使われてきた。 自然言語とコードの理解に長けたLarge Language Modelsの出現は、SASTツールの正確性とユーザビリティを改善するための有望な方法を提供する。 警告に関連する抽出されたコードスニペットは、無関係な制御とデータフローによって散らばり、精度が低下する。 正確かつ完全なコードコンテキストの使用を確実にするため、誤認を回避し、LLMが正確な結論に達することを可能にし、LLM4FPMを提案する。 コアコンポーネントの1つは、拡張されたコードプロパティグラフを構築し、行レベルの正確なコードコンテキストを抽出するeCPG-Slicerである。 さらに、LLM4FPMにはFARFアルゴリズムが組み込まれており、ファイル参照グラフを構築し、線形時間で警告に関連するすべてのファイルを効率よく検出し、ECPG-Slicerがこれらのファイル全体にわたって完全なコードコンテキストを収集することができる。 ジュリエットデータセット上でLLM4FPMを評価し,ベースラインを総合的に上回り,様々なCWEでF1スコアを99%以上達成した。 LLM4FPMは、無料のオープンソースモデルを活用し、コストのかかる代替品を避け、ジュリエットでの1回当たり平均検査時間は4.7秒であり、検査コストを最大2758ドル削減する。 我々の研究は、正確なコードコンテキストと完全なコードコンテキストの重大な影響を強調し、プログラム分析とLLMを組み合わせる可能性を強調し、ソフトウェア開発の品質と効率を改善する。

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