論文の概要: FP-Predictor - False Positive Prediction for Static Analysis Reports

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.10558v1
• Date: Wed, 11 Mar 2026 09:05:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-12 16:22:32.863606
• Title: FP-Predictor - False Positive Prediction for Static Analysis Reports
• Title（参考訳）: FP予測器-静的解析レポートの偽陽性予測
• Abstract要約: この研究は、静的アプリケーションセキュリティテスト(SAST)レポートを真で偽陽性と予測するために設計されたグラフ畳み込みネットワーク(GCN)モデルを示す。 このモデルは静的解析結果から構築されたコードプロパティグラフ(CPG)を利用して、コード内の構造的および意味的な関係をキャプチャする。 CryptoAPI-Benchベンチマークの評価では、このモデルの実用性を示し、全体の精度は96.6%に達した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.4164223824711755
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Static Application Security Testing (SAST) tools play a vital role in modern software development by automatically detecting potential vulnerabilities in source code. However, their effectiveness is often limited by a high rate of false positives, which wastes developer's effort and undermines trust in automated analysis. This work presents a Graph Convolutional Network (GCN) model designed to predict SAST reports as true and false positive. The model leverages Code Property Graphs (CPGs) constructed from static analysis results to capture both, structural and semantic relationships within code. Trained on the CamBenchCAP dataset, the model achieved an accuracy of 100% on the test set using an 80/20 train-test split. Evaluation on the CryptoAPI-Bench benchmark further demonstrated the model's practical applicability, reaching an overall accuracy of up to 96.6%. A detailed qualitative inspection revealed that many cases marked as misclassifications corresponded to genuine security weaknesses, indicating that the model effectively reflects conservative, security-aware reasoning. Identified limitations include incomplete control-flow representation due to missing interprocedural connections. Future work will focus on integrating call graphs, applying graph explainability techniques, and extending training data across multiple SAST tools to improve generalization and interpretability.
• Abstract（参考訳）: 静的アプリケーションセキュリティテスト(SAST)ツールは、ソースコードの潜在的な脆弱性を自動的に検出することによって、現代のソフトウェア開発において重要な役割を果たす。 しかし、その効果はしばしば、開発者の努力を無駄にし、自動分析への信頼を損なう偽陽性の頻度によって制限される。 この研究は、SASTレポートを真かつ偽陽性として予測するために設計されたグラフ畳み込みネットワーク(GCN)モデルを示す。 このモデルは静的解析結果から構築されたコードプロパティグラフ(CPG)を利用して、コード内の構造的および意味的な関係をキャプチャする。 CamBenchCAPデータセットでトレーニングされたこのモデルは、80/20のトレインテストスプリットを使用してテストセット上で100%の精度を達成した。 CryptoAPI-Benchベンチマークの評価により、モデルの実用性をさらに実証し、全体的な精度は96.6%に達した。 詳細な質的検査では、誤分類とマークされた多くのケースが真のセキュリティの弱点に対応しており、このモデルが保守的でセキュリティに配慮した推論を効果的に反映していることが示されている。 特定された制限には、相互接続の欠如による制御フローの不完全な表現が含まれる。 今後の作業は、コールグラフの統合、グラフ説明可能性技術の適用、一般化と解釈性を改善するために複数のSASTツールにまたがるトレーニングデータの拡張に注力する予定である。

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