論文の概要: A Systematic Literature Review on Detecting Software Vulnerabilities with Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.22659v1
• Date: Wed, 30 Jul 2025 13:17:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-31 16:14:18.220432
• Title: A Systematic Literature Review on Detecting Software Vulnerabilities with Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルを用いたソフトウェア脆弱性検出に関する体系的文献レビュー
• Authors: Sabrina Kaniewski, Fabian Schmidt, Markus Enzweiler, Michael Menth, Tobias Heer,
• Abstract要約: ソフトウェア工学における大規模言語モデル(LLM)は、ソフトウェア脆弱性検出への関心を喚起している。 この分野の急速な発展は、断片化された研究の風景を生み出した。 この断片化は、最先端技術の明確な概要を得るのを困難にし、研究を有意義に比較し分類する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.518519330408713
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The increasing adoption of Large Language Models (LLMs) in software engineering has sparked interest in their use for software vulnerability detection. However, the rapid development of this field has resulted in a fragmented research landscape, with diverse studies that are difficult to compare due to differences in, e.g., system designs and dataset usage. This fragmentation makes it difficult to obtain a clear overview of the state-of-the-art or compare and categorize studies meaningfully. In this work, we present a comprehensive systematic literature review (SLR) of LLM-based software vulnerability detection. We analyze 227 studies published between January 2020 and June 2025, categorizing them by task formulation, input representation, system architecture, and adaptation techniques. Further, we analyze the datasets used, including their characteristics, vulnerability coverage, and diversity. We present a fine-grained taxonomy of vulnerability detection approaches, identify key limitations, and outline actionable future research opportunities. By providing a structured overview of the field, this review improves transparency and serves as a practical guide for researchers and practitioners aiming to conduct more comparable and reproducible research. We publicly release all artifacts and maintain a living repository of LLM-based software vulnerability detection studies.
• Abstract（参考訳）: ソフトウェア工学におけるLarge Language Models(LLM)の採用の増加は、ソフトウェア脆弱性検出への関心を喚起している。 しかし, この分野の急速な発展は, システム設計やデータセット利用などの違いから, 比較が難しい多様な研究を伴って, 断片的な研究環境を生み出している。 この断片化は、最先端技術の明確な概要を得るのを困難にし、研究を有意義に比較し分類する。 本稿では,LLMに基づくソフトウェア脆弱性検出の総合的な体系的文献レビュー(SLR)を提案する。 我々は,2020年1月から2025年6月までに発行された227の論文を分析し,タスクの定式化,入力表現,システムアーキテクチャ,適応技術によって分類した。 さらに、その特徴、脆弱性カバレッジ、多様性を含む、使用するデータセットを分析します。 本稿では、脆弱性検出アプローチのきめ細かい分類法、鍵となる制限の特定、そして実行可能な将来の研究機会の概要について述べる。 この分野の構造化された概要を提供することで、透明性を改善し、より同等で再現可能な研究を行おうとする研究者や実践者のための実践的なガイドとして機能する。 我々はすべての成果物を公開し、LSMベースのソフトウェア脆弱性検出研究の生きたリポジトリを維持します。

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