論文の概要: From Data Leak to Secret Misses: The Impact of Data Leakage on Secret Detection Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.22946v1
• Date: Fri, 30 Jan 2026 13:05:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-02 18:28:15.455086
• Title: From Data Leak to Secret Misses: The Impact of Data Leakage on Secret Detection Models
• Title（参考訳）: データ漏洩からシークレット・ミスへ:シークレット・ディテクスト・モデルにおけるデータ漏洩の影響
• Authors: Farnaz Soltaniani, Mohammad Ghafari,
• Abstract要約: 機械学習モデルは、ソフトウェアセキュリティタスクにますます使われています。 これらのモデルは一般にトレーニングされ、大規模なインターネット由来のデータセットで評価される。 このようなサンプルをトレーニングとテストセットに分割すると、データのリークが発生し、学習の一般化ではなくパターンを記憶することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7188280334580195
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Machine learning models are increasingly used for software security tasks. These models are commonly trained and evaluated on large Internet-derived datasets, which often contain duplicated or highly similar samples. When such samples are split across training and test sets, data leakage may occur, allowing models to memorize patterns instead of learning to generalize. We investigate duplication in a widely used benchmark dataset of hard coded secrets and show how data leakage can substantially inflate the reported performance of AI-based secret detectors, resulting in a misleading picture of their real-world effectiveness.
• Abstract（参考訳）: 機械学習モデルは、ソフトウェアセキュリティタスクにますます使われています。 これらのモデルは、しばしば重複または非常に類似したサンプルを含む大規模なインターネット由来のデータセットで訓練され、評価される。 このようなサンプルをトレーニングとテストセットに分割すると、データのリークが発生し、学習の一般化ではなくパターンを記憶することができる。 ハードコードされたシークレットのベンチマークデータセットの重複を調査し、AIベースのシークレット検出器の報告された性能がデータ漏洩によって大幅に向上することを示す。

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