論文の概要: R2Vul: Learning to Reason about Software Vulnerabilities with Reinforcement Learning and Structured Reasoning Distillation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.04699v1
- Date: Mon, 07 Apr 2025 03:04:16 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-04-15 22:10:43.273861
- Title: R2Vul: Learning to Reason about Software Vulnerabilities with Reinforcement Learning and Structured Reasoning Distillation
- Title（参考訳）: R2Vul: 強化学習と構造的推論蒸留によるソフトウェア脆弱性の推論
- Authors: Martin Weyssow, Chengran Yang, Junkai Chen, Yikun Li, Huihui Huang, Ratnadira Widyasari, Han Wei Ang, Frank Liauw, Eng Lieh Ouh, Lwin Khin Shar, David Lo,
- Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、ソフトウェア脆弱性検出(SVD)において有望な性能を示している。
既存のアプローチはチェーン・オブ・思想(CoT)に依存しており、関連性があり実行可能なセキュリティアセスメントを提供するのに苦労している。
我々は、AIフィードバックからの強化学習を用いて、構造化推論を小さなLLMに蒸留する新しいアプローチR2Vulを紹介する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.173690436159744
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Large language models (LLMs) have shown promising performance in software vulnerability detection (SVD), yet their reasoning capabilities remain unreliable. Existing approaches relying on chain-of-thought (CoT) struggle to provide relevant and actionable security assessments. Additionally, effective SVD requires not only generating coherent reasoning but also differentiating between well-founded and misleading yet plausible security assessments, an aspect overlooked in prior work. To this end, we introduce R2Vul, a novel approach that distills structured reasoning into small LLMs using reinforcement learning from AI feedback (RLAIF). Through RLAIF, R2Vul enables LLMs to produce structured, security-aware reasoning that is actionable and reliable while explicitly learning to distinguish valid assessments from misleading ones. We evaluate R2Vul across five languages against SAST tools, CoT, instruction tuning, and classification-based baselines. Our results show that R2Vul with structured reasoning distillation enables a 1.5B student LLM to rival larger models while improving generalization to out-of-distribution vulnerabilities. Beyond model improvements, we contribute a large-scale, multilingual preference dataset featuring structured reasoning to support future research in SVD.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、ソフトウェア脆弱性検出(SVD)において有望な性能を示しているが、その推論能力は信頼できないままである。
既存のアプローチはチェーン・オブ・思想(CoT)に依存しており、関連性があり実行可能なセキュリティアセスメントを提供するのに苦労している。
さらに、効果的なSVDはコヒーレントな推論を生成するだけでなく、十分に確立されていると誤解を招くセキュリティアセスメントを区別する必要がある。
この目的のために、AIフィードバック(RLAIF)からの強化学習を用いて、構造的推論を小さなLLMに蒸留する新しいアプローチR2Vulを紹介する。
RLAIFを通じて、R2VulはLLMが構造化されたセキュリティを意識した推論を作成できる。
我々は,5言語にわたるR2Vulを,SASTツール,CoT,命令チューニング,分類ベースラインに対して評価する。
以上の結果から, 構造化推論蒸留を用いたR2Vulは, 1.5B の学生 LLM がより大きなモデルと競合し, 配布外脆弱性への一般化が向上することを示した。
モデルの改良に加えて,SVDにおける将来の研究を支援する構造化推論を特徴とする大規模多言語嗜好データセットも提案する。
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