論文の概要: EnStack: An Ensemble Stacking Framework of Large Language Models for Enhanced Vulnerability Detection in Source Code

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.16561v1
• Date: Mon, 25 Nov 2024 16:47:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-26 14:24:40.466088
• Title: EnStack: An Ensemble Stacking Framework of Large Language Models for Enhanced Vulnerability Detection in Source Code
• Title（参考訳）: EnStack: ソースコードにおける脆弱性検出の強化を目的とした,大規模言語モデルのアンサンブルスタックフレームワーク
• Authors: Shahriyar Zaman Ridoy, Md. Shazzad Hossain Shaon, Alfredo Cuzzocrea, Mst Shapna Akter,
• Abstract要約: 本稿では,自然言語処理(NLP)技術を用いた脆弱性検出を支援する,新たなアンサンブルスタックフレームワークであるEnStackを紹介する。 本手法は,コード理解に特化した複数の事前学習型大規模言語モデル(LLM)を相乗化する。 メタ分類器はそれぞれのLSMの強度を集約し、微妙で複雑な脆弱性を検知する包括的なモデルをもたらす。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9374282535132379
• License:
• Abstract: Automated detection of software vulnerabilities is critical for enhancing security, yet existing methods often struggle with the complexity and diversity of modern codebases. In this paper, we introduce EnStack, a novel ensemble stacking framework that enhances vulnerability detection using natural language processing (NLP) techniques. Our approach synergizes multiple pre-trained large language models (LLMs) specialized in code understanding CodeBERT for semantic analysis, GraphCodeBERT for structural representation, and UniXcoder for cross-modal capabilities. By fine-tuning these models on the Draper VDISC dataset and integrating their outputs through meta-classifiers such as Logistic Regression, Support Vector Machines (SVM), Random Forest, and XGBoost, EnStack effectively captures intricate code patterns and vulnerabilities that individual models may overlook. The meta-classifiers consolidate the strengths of each LLM, resulting in a comprehensive model that excels in detecting subtle and complex vulnerabilities across diverse programming contexts. Experimental results demonstrate that EnStack significantly outperforms existing methods, achieving notable improvements in accuracy, precision, recall, and F1-score. This work highlights the potential of ensemble LLM approaches in code analysis tasks and offers valuable insights into applying NLP techniques for advancing automated vulnerability detection.
• Abstract（参考訳）: ソフトウェア脆弱性の自動検出はセキュリティ向上に不可欠だが、既存の手法は現代のコードベースの複雑さと多様性に悩まされることが多い。 本稿では,自然言語処理(NLP)技術を用いた脆弱性検出を支援する,新たなアンサンブルスタックフレームワークであるEnStackを紹介する。 提案手法は,意味解析のためのコード理解CodeBERT,構造表現のためのGraphCodeBERT,クロスモーダル機能のためのUniXcoderと,複数の事前学習された大規模言語モデル(LLM)を相乗化する。 これらのモデルをDraper VDISCデータセットで微調整し、ロジスティック回帰、サポートベクタマシン(SVM)、ランダムフォレスト、XGBoostといったメタ分類器を通じて出力を統合することで、EnStackは、個々のモデルが見逃す可能性のある複雑なコードパターンと脆弱性を効果的にキャプチャする。 メタ分類器はそれぞれのLSMの強みを集約し、様々なプログラミングコンテキストにまたがる微妙で複雑な脆弱性の検出に優れた包括的モデルをもたらす。 実験の結果、EnStackは既存のメソッドよりも大幅に優れており、精度、精度、リコール、F1スコアの大幅な改善が達成されている。 この研究は、コード解析タスクにおけるLLMアプローチのアンサンブルの可能性を強調し、自動脆弱性検出の進歩にNLP技術を適用するための貴重な洞察を提供する。

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