論文の概要: Leveraging Large Language Models for Command Injection Vulnerability Analysis in Python: An Empirical Study on Popular Open-Source Projects

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.15088v1
• Date: Wed, 21 May 2025 04:14:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-22 15:42:58.861672
• Title: Leveraging Large Language Models for Command Injection Vulnerability Analysis in Python: An Empirical Study on Popular Open-Source Projects
• Title（参考訳）: Pythonにおけるコマンドインジェクション脆弱性解析のための大規模言語モデルの活用:人気のあるオープンソースプロジェクトに関する実証的研究
• Authors: Yuxuan Wang, Jingshu Chen, Qingyang Wang,
• Abstract要約: コマンドインジェクションの脆弱性は、Pythonのような動的言語において重大なセキュリティ上の脅威である。 テストなどのコード関連タスクにおけるLLM(Large Language Models)の有効性が証明されたことから、研究者たちは脆弱性分析の可能性を探った。 本研究は,GPT-4のような大規模言語モデル(LLM)の潜在的な可能性を,脆弱性検出のための自動テストの代替手法として評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.997074223480274
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Command injection vulnerabilities are a significant security threat in dynamic languages like Python, particularly in widely used open-source projects where security issues can have extensive impact. With the proven effectiveness of Large Language Models(LLMs) in code-related tasks, such as testing, researchers have explored their potential for vulnerabilities analysis. This study evaluates the potential of large language models (LLMs), such as GPT-4, as an alternative approach for automated testing for vulnerability detection. In particular, LLMs have demonstrated advanced contextual understanding and adaptability, making them promising candidates for identifying nuanced security vulnerabilities within code. To evaluate this potential, we applied LLM-based analysis to six high-profile GitHub projects-Django, Flask, TensorFlow, Scikit-learn, PyTorch, and Langchain-each with over 50,000 stars and extensive adoption across software development and academic research. Our analysis assesses both the strengths and limitations of LLMs in detecting command injection vulnerabilities, evaluating factors such as detection accuracy, efficiency, and practical integration into development workflows. In addition, we provide a comparative analysis of different LLM tools to identify those most suitable for security applications. Our findings offer guidance for developers and security researchers on leveraging LLMs as innovative and automated approaches to enhance software security.
• Abstract（参考訳）: コマンドインジェクションの脆弱性は、Pythonのような動的言語、特にセキュリティ問題に大きな影響を与える可能性のある、広く使われているオープンソースプロジェクトにおいて、重大なセキュリティ上の脅威である。 テストなどのコード関連のタスクにおいて、LLM(Large Language Models)の有効性が証明されたことから、研究者たちは脆弱性分析の可能性を探った。 本研究は,GPT-4のような大規模言語モデル(LLM)の潜在的な可能性を,脆弱性検出のための自動テストの代替手法として評価する。 特にLLMは、高度なコンテキスト理解と適応性を示し、コード内のニュアンスなセキュリティ脆弱性を特定するための候補を約束している。 この可能性を評価するために、私たちはLLMベースの分析を、Django、Frask、TensorFlow、Scikit-learn、PyTorch、Langchain-eachという6つの著名なGitHubプロジェクトに適用した。 本分析は,コマンドインジェクションの脆弱性の検出,検出精度,効率,開発ワークフローへの実践的統合などの要因の評価において,LLMの強度と限界の両方を評価する。 さらに、セキュリティアプリケーションに最も適したツールを特定するために、異なるLLMツールの比較分析を提供する。 我々の発見は、ソフトウェアセキュリティを強化する革新的で自動化されたアプローチとしてLLMを活用することについて、開発者やセキュリティ研究者にガイダンスを提供する。

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