論文の概要: Semantics-Preserving Evasion of LLM Vulnerability Detectors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.00305v1
• Date: Fri, 30 Jan 2026 20:54:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-03 19:28:33.108119
• Title: Semantics-Preserving Evasion of LLM Vulnerability Detectors
• Title（参考訳）: LLM脆弱性検出器のセマンティックス保存
• Authors: Luze Sun, Alina Oprea, Eric Wong,
• Abstract要約: LLMベースの脆弱性検知器は、セキュリティクリティカルなコードレビューにますますデプロイされている。 セマンティクス保存脅威モデルに基づく検出時間整合性の評価を行った。 異なる攻撃方法/キャリア間での関節の堅牢性の測定基準を導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.476903104601154
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: LLM-based vulnerability detectors are increasingly deployed in security-critical code review, yet their resilience to evasion under behavior-preserving edits remains poorly understood. We evaluate detection-time integrity under a semantics-preserving threat model by instantiating diverse behavior-preserving code transformations on a unified C/C++ benchmark (N=5000), and introduce a metric of joint robustness across different attack methods/carriers. Across models, we observe a systemic failure of semantic invariant adversarial transformations: even state-of-the-art vulnerability detectors perform well on clean inputs while predictions flip under behavior-equivalent edits. Universal adversarial strings optimized on a single surrogate model remain effective when transferred to black-box APIs, and gradient access can further amplify evasion success. These results show that even high-performing detectors are vulnerable to low-cost, semantics-preserving evasion. Our carrier-based metrics provide practical diagnostics for evaluating LLM-based code detectors.
• Abstract（参考訳）: LLMベースの脆弱性検出装置は、セキュリティクリティカルなコードレビューにますますデプロイされているが、その行動保存編集下での回避に対するレジリエンスはよく分かっていない。 我々は,C/C++ベンチマーク(N=5000)上での多様な動作保存コード変換をインスタンス化することにより,セマンティクス保存脅威モデルに基づく検出時間整合性を評価し,異なる攻撃方法/キャリア間でのジョイントロバスト性の測定基準を導入する。 モデル全体では、意味的不変な逆変換の体系的な失敗を観察する: 最先端の脆弱性検知器でさえ、動作等価な編集の下で予測が反転している間、クリーンな入力でうまく機能する。 単一サロゲートモデルに最適化されたユニバーサル逆文字列はブラックボックスAPIに転送しても有効であり、グラデーションアクセスはエスケープの成功をさらに増幅することができる。 これらの結果から,高性能検出器でさえ,低コストでセマンティックス保存の回避に弱いことが示唆された。 我々のキャリアベースのメトリクスは、LCMベースのコード検出器を評価するための実用的な診断を提供する。

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