論文の概要: White-Basilisk: A Hybrid Model for Code Vulnerability Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.08540v2
• Date: Thu, 31 Jul 2025 15:49:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-01 15:10:45.145365
• Title: White-Basilisk: A Hybrid Model for Code Vulnerability Detection
• Title（参考訳）: White-Basilisk: コードの脆弱性検出のためのハイブリッドモデル
• Authors: Ioannis Lamprou, Alexander Shevtsov, Ioannis Arapakis, Sotiris Ioannidis,
• Abstract要約: 我々は、優れた性能を示す脆弱性検出の新しいアプローチであるWhite-Basiliskを紹介する。 White-Basiliskは、パラメータ数2億の脆弱性検出タスクで結果を得る。 この研究は、コードセキュリティにおける新しいベンチマークを確立し、コンパクトで効率的に設計されたモデルが、特定のタスクにおいてより大きなベンチマークよりも優れているという実証的な証拠を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.49233187721795
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The proliferation of software vulnerabilities presents a significant challenge to cybersecurity, necessitating more effective detection methodologies. We introduce White-Basilisk, a novel approach to vulnerability detection that demonstrates superior performance while challenging prevailing assumptions in AI model scaling. Utilizing an innovative architecture that integrates Mamba layers, linear self-attention, and a Mixture of Experts framework, White-Basilisk achieves state-of-the-art results in vulnerability detection tasks with a parameter count of only 200M. The model's capacity to process sequences of unprecedented length enables comprehensive analysis of extensive codebases in a single pass, surpassing the context limitations of current Large Language Models (LLMs). White-Basilisk exhibits robust performance on imbalanced, real-world datasets, while maintaining computational efficiency that facilitates deployment across diverse organizational scales. This research not only establishes new benchmarks in code security but also provides empirical evidence that compact, efficiently designed models can outperform larger counterparts in specialized tasks, potentially redefining optimization strategies in AI development for domain-specific applications.
• Abstract（参考訳）: ソフトウェア脆弱性の拡散は、サイバーセキュリティに重大な課題をもたらし、より効果的な検出方法を必要としている。 白バシリスク(White-Basilisk)は、AIモデルのスケーリングにおける一般的な仮定に挑戦しながら、優れたパフォーマンスを示す、脆弱性検出の新しいアプローチである。 Mamba層、線形自己アテンション、Mixture of Expertsフレームワークを統合した革新的なアーキテクチャを利用することで、White-Basiliskは2億のパラメータ数を持つ脆弱性検出タスクの最先端の結果を達成する。 モデルが前例のない長さのシーケンスを処理する能力は、現在のLarge Language Models (LLM) のコンテキスト制限を超越して、単一のパスで広範なコードベースを包括的に分析することができる。 White-Basiliskは、さまざまな組織規模でのデプロイメントを容易にする計算効率を維持しながら、バランスの取れない現実世界のデータセットに対して、堅牢なパフォーマンスを示す。 この研究は、コードセキュリティにおいて新しいベンチマークを確立するだけでなく、コンパクトで効率的な設計されたモデルが特定のタスクにおいてより大きなベンチマークを上回り、ドメイン固有のアプリケーションに対するAI開発における最適化戦略を再定義する可能性があるという実証的な証拠を提供する。

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