論文の概要: CRepair: CVAE-based Automatic Vulnerability Repair Technology

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.05540v1
• Date: Fri, 08 Nov 2024 12:55:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-11 14:55:57.835128
• Title: CRepair: CVAE-based Automatic Vulnerability Repair Technology
• Title（参考訳）: CVAEによる自動脆弱性修復技術
• Authors: Penghui Liu, Yingzhou Bi, Jiangtao Huang, Xinxin Jiang, Lianmei Wang,
• Abstract要約: ソフトウェア脆弱性は、現代のソフトウェアとそのアプリケーションデータの完全性、セキュリティ、信頼性に重大な脅威をもたらす。 脆弱性修復の課題に対処するため、研究者らは、学習に基づく自動脆弱性修復技術が広く注目を集めるなど、様々な解決策を提案している。 本稿では,システムコードのセキュリティ脆弱性を修正することを目的としたCVAEベースの自動脆弱性修復技術であるCRepairを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.147605955490786
• License:
• Abstract: Software vulnerabilities are flaws in computer software systems that pose significant threats to the integrity, security, and reliability of modern software and its application data. These vulnerabilities can lead to substantial economic losses across various industries. Manual vulnerability repair is not only time-consuming but also prone to errors. To address the challenges of vulnerability repair, researchers have proposed various solutions, with learning-based automatic vulnerability repair techniques gaining widespread attention. However, existing methods often focus on learning more vulnerability data to improve repair outcomes, while neglecting the diverse characteristics of vulnerable code, and suffer from imprecise vulnerability localization.To address these shortcomings, this paper proposes CRepair, a CVAE-based automatic vulnerability repair technology aimed at fixing security vulnerabilities in system code. We first preprocess the vulnerability data using a prompt-based method to serve as input to the model. Then, we apply causal inference techniques to map the vulnerability feature data to probability distributions. By employing multi-sample feature fusion, we capture diverse vulnerability feature information. Finally, conditional control is used to guide the model in repairing the vulnerabilities.Experimental results demonstrate that the proposed method significantly outperforms other benchmark models, achieving a perfect repair rate of 52%. The effectiveness of the approach is validated from multiple perspectives, advancing AI-driven code vulnerability repair and showing promising applications.
• Abstract（参考訳）: ソフトウェア脆弱性は、現代のソフトウェアとそのアプリケーションデータの完全性、セキュリティ、信頼性に重大な脅威をもたらす、コンピュータソフトウェアシステムの欠陥である。 これらの脆弱性は、様々な産業に重大な経済的損失をもたらす可能性がある。 手動による脆弱性の修復は時間を要するだけでなく、エラーも起こりやすい。 脆弱性修復の課題に対処するため、研究者らは、学習に基づく自動脆弱性修復技術が広く注目を集めるなど、様々な解決策を提案している。 しかし,既存の手法では脆弱性データの学習に重点を置いて,脆弱性の多様さを無視し,不正確な脆弱性ローカライゼーションに苦しむ場合が多いため,システムコードのセキュリティ脆弱性を修正することを目的としたCVAEベースの自動脆弱性修復技術であるCRepairを提案する。 まず、モデルへの入力としてプロンプトベースの手法を用いて脆弱性データを前処理する。 次に,脆弱性特徴データを確率分布にマッピングするために因果推論手法を適用した。 マルチサンプル機能融合を用いて、多様な脆弱性特徴情報をキャプチャする。 実験により,提案手法が他のベンチマークモデルよりも有意に優れ,完全修復率は52%であることが示された。 このアプローチの有効性は、AI駆動のコード脆弱性の修復を進め、有望なアプリケーションを示す、複数の観点から検証されている。

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