論文の概要: QLCoder: A Query Synthesizer For Static Analysis of Security Vulnerabilities

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.08462v1
• Date: Wed, 12 Nov 2025 01:59:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-12 20:17:03.825855
• Title: QLCoder: A Query Synthesizer For Static Analysis of Security Vulnerabilities
• Title（参考訳）: QLCoder: セキュリティ脆弱性の静的解析のためのクエリシンセサイザー
• Authors: Claire Wang, Ziyang Li, Saikat Dutta, Mayur Naik,
• Abstract要約: QLCoderは、強力な静的分析エンジンであるCodeQLでクエリを自動的に合成するエージェントフレームワークである。 QLCodeは、独自のMPPインターフェースを使用して推論を制約しながら、実行フィードバック付きの合成ループにLLMを組み込む。 111のJavaプロジェクトにわたる176の既存のCVE上でQLCodeを評価します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.588864089739598
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Static analysis tools provide a powerful means to detect security vulnerabilities by specifying queries that encode vulnerable code patterns. However, writing such queries is challenging and requires diverse expertise in security and program analysis. To address this challenge, we present QLCoder - an agentic framework that automatically synthesizes queries in CodeQL, a powerful static analysis engine, directly from a given CVE metadata. QLCode embeds an LLM in a synthesis loop with execution feedback, while constraining its reasoning using a custom MCP interface that allows structured interaction with a Language Server Protocol (for syntax guidance) and a RAG database (for semantic retrieval of queries and documentation). This approach allows QLCoder to generate syntactically and semantically valid security queries. We evaluate QLCode on 176 existing CVEs across 111 Java projects. Building upon the Claude Code agent framework, QLCoder synthesizes correct queries that detect the CVE in the vulnerable but not in the patched versions for 53.4% of CVEs. In comparison, using only Claude Code synthesizes 10% correct queries.
• Abstract（参考訳）: 静的解析ツールは、脆弱性のあるコードパターンをエンコードするクエリを指定することで、セキュリティ上の脆弱性を検出する強力な手段を提供する。 しかし、このようなクエリを書くことは困難であり、セキュリティやプログラム分析に様々な専門知識を必要とする。 この課題に対処するため、所定のCVEメタデータから直接、強力な静的分析エンジンであるCodeQLでクエリを自動的に合成するエージェントフレームワークであるQLCoderを紹介します。 QLCodeは、LLMを合成ループに実行フィードバックを組み込むと同時に、Language Server Protocol(シンタックスガイダンスのための)とRAGデータベース(クエリとドキュメントのセマンティック検索のための)との構造化インタラクションを可能にするカスタムMPPインターフェースを使用して、推論を制約する。 このアプローチにより、QLCoderは構文的に、セマンティックに有効なセキュリティクエリを生成することができる。 111のJavaプロジェクトにわたる176の既存のCVE上でQLCodeを評価します。 Claude Codeエージェントフレームワークを基盤として、QLCoderは、53.4%のCVEに対して、パッチバージョンでは脆弱性はあるもののCVEを検出しない正しいクエリを合成する。 比較として、Claude Codeのみが10%正確なクエリを合成する。

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