論文の概要: A Preliminary Study of Large Language Models for Multilingual Vulnerability Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.07376v1
• Date: Mon, 12 May 2025 09:19:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-13 20:21:49.33199
• Title: A Preliminary Study of Large Language Models for Multilingual Vulnerability Detection
• Title（参考訳）: 多言語脆弱性検出のための大規模言語モデルに関する予備的検討
• Authors: Junji Yu, Honglin Shu, Michael Fu, Dong Wang, Chakkrit Tantithamthavorn, Yasutaka Kamei, Junjie Chen,
• Abstract要約: 言語モデル(LLM)は言語に依存しない機能と意味理解の強化を提供する。 大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩は、言語に依存しない機能と意味理解の強化を提供する。 以上の結果から, PLM CodeT5Pは多言語脆弱性検出において最高の性能を発揮することが明らかとなった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.269680075539135
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deep learning-based approaches, particularly those leveraging pre-trained language models (PLMs), have shown promise in automated software vulnerability detection. However, existing methods are predominantly limited to specific programming languages, restricting their applicability in multilingual settings. Recent advancements in large language models (LLMs) offer language-agnostic capabilities and enhanced semantic understanding, presenting a potential solution to this limitation. While existing studies have explored LLMs for vulnerability detection, their detection performance remains unknown for multilingual vulnerabilities. To address this gap, we conducted a preliminary study to evaluate the effectiveness of PLMs and state-of-the-art LLMs across seven popular programming languages. Our findings reveal that the PLM CodeT5P achieves the best performance in multilingual vulnerability detection, particularly in identifying the most critical vulnerabilities. Based on these results, we further discuss the potential of LLMs in advancing real-world multilingual vulnerability detection. This work represents an initial step toward exploring PLMs and LLMs for cross-language vulnerability detection, offering key insights for future research and practical deployment.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングベースのアプローチ、特にプレトレーニング言語モデル(PLM)を活用するアプローチは、自動ソフトウェア脆弱性検出において有望であることを示している。 しかし、既存のメソッドは主に特定のプログラミング言語に限られており、多言語設定での適用性を制限している。 大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩は、言語に依存しない能力と意味理解の強化を提供し、この制限に対する潜在的な解決策を提示している。 既存の研究では、脆弱性検出のためのLSMを探索しているが、その検出性能は多言語脆弱性に対しては未だ不明である。 このギャップに対処するために、我々は7つの人気のあるプログラミング言語におけるPLMと最先端のLLMの有効性を評価する予備的研究を行った。 以上の結果から, PLM CodeT5Pは多言語脆弱性の検出において, 特に重要な脆弱性の特定において, 最高の性能を発揮することがわかった。 これらの結果に基づき、実世界の多言語脆弱性検出の進展におけるLLMの可能性をさらに議論する。 この研究は、言語間脆弱性検出のためのPLMとLSMを探索するための最初のステップであり、将来の研究と実践的な展開のための重要な洞察を提供する。

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