論文の概要: Lares: LLM-driven Code Slice Semantic Search for Patch Presence Testing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.01252v1
• Date: Mon, 03 Nov 2025 05:46:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-05 16:37:27.132245
• Title: Lares: LLM-driven Code Slice Semantic Search for Patch Presence Testing
• Title（参考訳）: Lares: LLM駆動のコードスライスセマンティック検索によるパッチ精度テスト
• Authors: Siyuan Li, Yaowen Zheng, Hong Li, Jingdong Guo, Chaopeng Dong, Chunpeng Yan, Weijie Wang, Yimo Ren, Limin Sun, Hongsong Zhu,
• Abstract要約: 現代のソフトウェアエコシステムでは、1日の脆弱性はコードの大規模な再利用によって重大なセキュリティリスクを引き起こす。 しかし、既存の方法は、使用性と精度の制限に悩まされている。 パッチ存在テストのためのスケーラブルで正確な方法であるLalesを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.526200201537343
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In modern software ecosystems, 1-day vulnerabilities pose significant security risks due to extensive code reuse. Identifying vulnerable functions in target binaries alone is insufficient; it is also crucial to determine whether these functions have been patched. Existing methods, however, suffer from limited usability and accuracy. They often depend on the compilation process to extract features, requiring substantial manual effort and failing for certain software. Moreover, they cannot reliably differentiate between code changes caused by patches or compilation variations. To overcome these limitations, we propose Lares, a scalable and accurate method for patch presence testing. Lares introduces Code Slice Semantic Search, which directly extracts features from the patch source code and identifies semantically equivalent code slices in the pseudocode of the target binary. By eliminating the need for the compilation process, Lares improves usability, while leveraging large language models (LLMs) for code analysis and SMT solvers for logical reasoning to enhance accuracy. Experimental results show that Lares achieves superior precision, recall, and usability. Furthermore, it is the first work to evaluate patch presence testing across optimization levels, architectures, and compilers. The datasets and source code used in this article are available at https://github.com/Siyuan-Li201/Lares.
• Abstract（参考訳）: 現代のソフトウェアエコシステムでは、1日の脆弱性はコードの大規模な再利用によって重大なセキュリティリスクを引き起こす。 ターゲットバイナリだけで脆弱な機能を特定することは不十分であり、これらの機能にパッチが当てられているかどうかを判断することも重要である。 しかし、既存の方法は、使用性と精度の制限に悩まされている。 それらはしばしば、機能の抽出にコンパイルプロセスに依存し、かなりの手作業を必要とし、特定のソフトウェアに失敗する。 さらに、パッチやコンパイルのバリエーションに起因するコードの変更を確実に区別することはできない。 このような制限を克服するため、我々はパッチ存在テストのためのスケーラブルで正確な方法であるLalesを提案する。 Lares氏は、パッチソースコードから直接機能を抽出し、ターゲットバイナリの擬似コードで意味的に等価なコードスライスを識別するCode Slice Semantic Searchを紹介した。 コンパイルプロセスの不要さにより、Lalesはユーザビリティを改善し、コード解析には大きな言語モデル(LLM)、正確性を高めるには論理的推論にはSMTソルバを利用する。 実験の結果,Lalesは精度,リコール,ユーザビリティに優れていた。 さらに、最適化レベル、アーキテクチャ、コンパイラにわたるパッチ存在テストを評価する最初の作業である。 この記事では、データセットとソースコードがhttps://github.com/Siyuan-Li201/Laresで公開されている。

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