論文の概要: Enhanced LLM-Based Framework for Predicting Null Pointer Dereference in Source Code

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.00216v1
• Date: Fri, 29 Nov 2024 19:24:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-04 15:48:44.559467
• Title: Enhanced LLM-Based Framework for Predicting Null Pointer Dereference in Source Code
• Title（参考訳）: ソースコードにおけるNullポインタ参照予測のためのLLMベースの拡張フレームワーク
• Authors: Md. Fahim Sultan, Tasmin Karim, Md. Shazzad Hossain Shaon, Mohammad Wardat, Mst Shapna Akter,
• Abstract要約: 我々は「DeLLNeuN」と呼ばれる細調整大言語モデル(LLM)を用いた新しいアプローチを提案する。 Draper VDISCデータセットを用いて87%の精度と88%の精度を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2020053359163305
• License:
• Abstract: Software security is crucial in any field where breaches can exploit sensitive data, and lead to financial losses. As a result, vulnerability detection becomes an essential part of the software development process. One of the key steps in maintaining software integrity is identifying vulnerabilities in the source code before deployment. A security breach like CWE-476, which stands for NULL pointer dereferences (NPD), is crucial because it can cause software crashes, unpredictable behavior, and security vulnerabilities. In this scientific era, there are several vulnerability checkers, where, previous tools often fall short in analyzing specific feature connections of the source code, which weakens the tools in real-world scenarios. In this study, we propose another novel approach using a fine-tuned Large Language Model (LLM) termed "DeLLNeuN". This model leverages the advantage of various layers to reduce both overfitting and non-linearity, enhancing its performance and reliability. Additionally, this method provides dropout and dimensionality reduction to help streamline the model, making it faster and more efficient. Our model showed 87% accuracy with 88% precision using the Draper VDISC dataset. As software becomes more complex and cyber threats continuously evolve, the need for proactive security measures will keep growing. In this particular case, the proposed model looks promising to use as an early vulnerability checker in software development.
• Abstract（参考訳）: ソフトウェアセキュリティは、侵害が機密データを悪用し、金銭的損失につながるあらゆる分野において不可欠である。 その結果、脆弱性検出はソフトウェア開発プロセスの重要な部分となる。 ソフトウェア整合性を維持するための重要なステップの1つは、デプロイ前にソースコードの脆弱性を特定することである。 NULLポインタ参照参照(NPD)の略であるCWE-476のようなセキュリティ違反は、ソフトウェアクラッシュ、予測不能な振る舞い、セキュリティ脆弱性を引き起こす可能性があるため、非常に重要である。 この科学的時代には、いくつかの脆弱性チェッカーがあり、以前のツールはソースコードの特定の機能接続を分析できないことが多いため、現実のシナリオではツールを弱める。 本研究では「DeLLNeuN」と呼ばれる細調整大言語モデル(LLM)を用いた新しい手法を提案する。 このモデルは様々なレイヤの利点を活用し、オーバーフィッティングと非線形性の両方を減らし、性能と信頼性を高める。 さらに、この手法は、モデルの合理化を支援するために、ドロップアウトと次元削減を提供し、より速く、より効率的にする。 Draper VDISCデータセットを用いて87%の精度と88%の精度を示した。 ソフトウェアがより複雑になり、サイバー脅威が継続的に進化するにつれ、積極的なセキュリティ対策の必要性は高まり続ける。 このケースでは、提案されたモデルは、ソフトウェア開発の早期脆弱性チェッカーとして使われることを約束しているように見える。

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