論文の概要: MVD: A Multi-Lingual Software Vulnerability Detection Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.06166v1
• Date: Mon, 09 Dec 2024 02:58:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-10 14:59:05.269807
• Title: MVD: A Multi-Lingual Software Vulnerability Detection Framework
• Title（参考訳）: MVD:多言語ソフトウェア脆弱性検出フレームワーク
• Authors: Boyu Zhang, Triet H. M. Le, M. Ali Babar,
• Abstract要約: MVD - 革新的な多言語脆弱性検出フレームワークを紹介する。 このフレームワークは、様々な言語の脆弱性データから同時に学習することで、複数の言語にまたがる脆弱性を検出する能力を得る。 本フレームワークは,多言語脆弱性検出における最先端手法を,PR-AUCの83.7%から193.6%で大幅に上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0771072841012608
• License:
• Abstract: Software vulnerabilities can result in catastrophic cyberattacks that increasingly threaten business operations. Consequently, ensuring the safety of software systems has become a paramount concern for both private and public sectors. Recent literature has witnessed increasing exploration of learning-based approaches for software vulnerability detection. However, a key limitation of these techniques is their primary focus on a single programming language, such as C/C++, which poses constraints considering the polyglot nature of modern software projects. Further, there appears to be an oversight in harnessing the synergies of vulnerability knowledge across varied languages, potentially underutilizing the full capabilities of these methods. To address the aforementioned issues, we introduce MVD - an innovative multi-lingual vulnerability detection framework. This framework acquires the ability to detect vulnerabilities across multiple languages by concurrently learning from vulnerability data of various languages, which are curated by our specialized pipeline. We also incorporate incremental learning to enable the detection capability of MVD to be extended to new languages, thus augmenting its practical utility. Extensive experiments on our curated dataset of more than 11K real-world multi-lingual vulnerabilities substantiate that our framework significantly surpasses state-of-the-art methods in multi-lingual vulnerability detection by 83.7% to 193.6% in PR-AUC. The results also demonstrate that MVD detects vulnerabilities well for new languages without compromising the detection performance of previously trained languages, even when training data for the older languages is unavailable. Overall, our findings motivate and pave the way for the prediction of multi-lingual vulnerabilities in modern software systems.
• Abstract（参考訳）: ソフトウェアの脆弱性は破滅的なサイバー攻撃を招き、ビジネス運用を脅かす恐れがある。 その結果、ソフトウェアシステムの安全性を確保することが、民間と公共の両方にとって最重要課題となっている。 近年の文献では、ソフトウェア脆弱性検出のための学習ベースのアプローチの探求が活発化している。 しかし、これらのテクニックの重要な制限は、C/C++のような単一のプログラミング言語に重点を置いており、現代のソフトウェアプロジェクトの多言語性を考慮して制約を課している。 さらに、様々な言語にまたがる脆弱性の知識の相乗効果を活用することには、注意が必要であるように思われる。 上記の問題に対処するために,革新的な多言語脆弱性検出フレームワークであるMVDを導入する。 このフレームワークは,さまざまな言語の脆弱性データから同時に学習することで,複数の言語にまたがる脆弱性を検出する能力を得る。 また,段階的な学習を取り入れて,MVDの検出能力を新たな言語に拡張し,実用性を高める。 実世界の1万以上のマルチリンガル脆弱性のキュレートされたデータセットに対する大規模な実験は、我々のフレームワークがマルチリンガル脆弱性検出における最先端の手法を83.7%から193.6%のPR-AUCで大幅に上回っていることを裏付けている。 また、MVDは、古い言語のトレーニングデータが利用できない場合でも、事前訓練された言語の検出性能を損なうことなく、新しい言語の脆弱性を適切に検出することを示した。 全体として、我々の発見は現代のソフトウェアシステムにおける多言語脆弱性の予測の原動力となり、道を開いた。

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