論文の概要: CommitShield: Tracking Vulnerability Introduction and Fix in Version Control Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.03626v1
• Date: Tue, 07 Jan 2025 08:52:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-08 16:58:02.995293
• Title: CommitShield: Tracking Vulnerability Introduction and Fix in Version Control Systems
• Title（参考訳）: CommitShield: バージョン管理システムにおける追跡脆弱性の導入と修正
• Authors: Zhaonan Wu, Yanjie Zhao, Chen Wei, Zirui Wan, Yue Liu, Haoyu Wang,
• Abstract要約: CommitShieldは、コードコミットの脆弱性を検出するツールである。 静的解析ツールのコード解析機能と、大きな言語モデルの自然言語とコード理解機能を組み合わせる。 脆弱性修正検出タスクの最先端メソッドに対して,CommitShieldはリコールを76%～87%改善することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.037460085046806
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Version control systems are commonly used to manage open-source software, in which each commit may introduce new vulnerabilities or fix existing ones. Researchers have developed various tools for detecting vulnerabilities in code commits, but their performance is limited by factors such as neglecting descriptive data and challenges in accurately identifying vulnerability introductions. To overcome these limitations, we propose CommitShield, which combines the code analysis capabilities of static analysis tools with the natural language and code understanding capabilities of large language models (LLMs) to enhance the accuracy of vulnerability introduction and fix detection by generating precise descriptions and obtaining rich patch contexts. We evaluate CommitShield using the newly constructed vulnerability repair dataset, CommitVulFix, and a cleaned vulnerability introduction dataset. Experimental results indicate that CommitShield improves recall by 76%-87% over state-of-the-art methods in the vulnerability fix detection task, and its F1-score improves by 15%-27% in the vulnerability introduction detection task.
• Abstract（参考訳）: バージョン管理システムはオープンソースソフトウェアを管理するために一般的に使われており、各コミットは新たな脆弱性を導入したり、既存の脆弱性を修正したりすることができる。 研究者たちは、コードコミットの脆弱性を検出するさまざまなツールを開発したが、そのパフォーマンスは、記述的なデータを無視したり、脆弱性の導入を正確に識別する上での課題などによって制限されている。 このような制限を克服するために,静的解析ツールのコード解析機能と大規模言語モデル(LLM)のコード理解機能を組み合わせたCommitShieldを提案する。 新たに構築された脆弱性修復データセットであるCommitVulFixとクリーンな脆弱性導入データセットを用いてCommitShieldを評価する。 実験結果から,CommitShieldは脆弱性修正検出タスクの最先端メソッドに対して76%～87%改善し,F1スコアは脆弱性導入検出タスクの15%～27%改善した。

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