論文の概要: Streamlining Security Vulnerability Triage with Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.18908v1
• Date: Fri, 31 Jan 2025 06:02:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-03 14:02:59.763910
• Title: Streamlining Security Vulnerability Triage with Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルによるセキュリティ脆弱性の合理化
• Authors: Mohammad Jalili Torkamani, Joey NG, Nikita Mehrotra, Mahinthan Chandramohan, Padmanabhan Krishnan, Rahul Purandare,
• Abstract要約: セキュリティバグの共通弱さ(CWE)の同定を自動化し,その重症度を評価する新しいアプローチであるCASEYを提案する。 ケーシーはCWE識別精度68%、重度識別精度73.6%、組み合わせ精度51.2%を達成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.786186571320448
• License:
• Abstract: Bug triaging for security vulnerabilities is a critical part of software maintenance, ensuring that the most pressing vulnerabilities are addressed promptly to safeguard system integrity and user data. However, the process is resource-intensive and comes with challenges, including classifying software vulnerabilities, assessing their severity, and managing a high volume of bug reports. In this paper, we present CASEY, a novel approach that leverages Large Language Models (in our case, the GPT model) that automates the identification of Common Weakness Enumerations (CWEs) of security bugs and assesses their severity. CASEY employs prompt engineering techniques and incorporates contextual information at varying levels of granularity to assist in the bug triaging process. We evaluated CASEY using an augmented version of the National Vulnerability Database (NVD), employing quantitative and qualitative metrics to measure its performance across CWE identification, severity assessment, and their combined analysis. CASEY achieved a CWE identification accuracy of 68%, a severity identification accuracy of 73.6%, and a combined accuracy of 51.2% for identifying both. These results demonstrate the potential of LLMs in identifying CWEs and severity levels, streamlining software vulnerability management, and improving the efficiency of security vulnerability triaging workflows.
• Abstract（参考訳）: セキュリティ上の脆弱性に対するバグのトリアージは、ソフトウェアメンテナンスの重要な部分であり、システムの完全性とユーザデータの保護のために、最もプレッシャーのかかる脆弱性がすぐに対処されることを保証する。 しかし、このプロセスはリソース集約的であり、ソフトウェアの脆弱性の分類、深刻度の評価、大量のバグレポートの管理といった課題が伴う。 本稿では,大規模言語モデル(GPTモデル)を利用したセキュリティバグの共通弱度列挙(CWE)の自動識別と,その重症度を評価する新しいアプローチであるCASEYを提案する。 CaseYは、迅速なエンジニアリング技術を採用し、バグのトリアージプロセスを支援するために、さまざまなレベルの粒度でコンテキスト情報を組み込む。 全国脆弱性データベース(National Vulnerability Database, NVD)の強化版を用いて, CWE識別, 重度評価, およびそれらの組み合わせ分析による評価を行った。 CaseYはCWE識別精度68%、重度識別精度73.6%、合計精度51.2%を達成した。 これらの結果は、CWEと重大度レベルの識別、ソフトウェア脆弱性管理の合理化、セキュリティ脆弱性のトリアージワークフローの効率化におけるLLMの可能性を示している。

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