論文の概要: Vulnerability Detection with Interprocedural Context in Multiple Languages: Assessing Effectiveness and Cost of Modern LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.08417v1
• Date: Thu, 09 Apr 2026 16:17:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-10 18:34:06.019187
• Title: Vulnerability Detection with Interprocedural Context in Multiple Languages: Assessing Effectiveness and Cost of Modern LLMs
• Title（参考訳）: 複数言語における言語間文脈による脆弱性検出:現代LLMの有効性とコストの評価
• Authors: Kevin Lira, Baldoino Fonseca, Davy Baía, Márcio Ribeiro, Wesley K. G. Assunção,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、自動脆弱性検出のための有望な方法である。 本研究では,相互依存関係に関連する脆弱性の検出における検出の有効性,推論コスト,説明の質について検討した。 その結果、Gemini 3 FlashはCの脆弱性に対して最もコスト効率の良いトレードオフを提供することがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.077363992854019
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have been a promising way for automated vulnerability detection. However, most prior studies have explored the use of LLMs to detect vulnerabilities only within single functions, disregarding those related to interprocedural dependencies. These studies overlook vulnerabilities that arise from data and control flows that span multiple functions. Thus, leveraging the context provided by callers and callees may help identify vulnerabilities. This study empirically investigates the effectiveness of detection, the inference cost, and the quality of explanations of four modern LLMs (Claude Haiku 4.5, GPT-4.1 Mini, GPT-5 Mini, and Gemini 3 Flash) in detecting vulnerabilities related to interprocedural dependencies. To do that, we conducted an empirical study on 509 vulnerabilities from the ReposVul dataset, systematically varying the level of interprocedural context (target function code-only, target function + callers, and target function + callees) and evaluating the four modern LLMs across C, C++, and Python. The results show that Gemini 3 Flash offers the best cost-effectiveness trade-off for C vulnerabilities, achieving F1 >= 0.978 at an estimated cost of $0.50-$0.58 per configuration, and Claude Haiku 4.5 correctly identified and explained the vulnerability in 93.6% of the evaluated cases. Overall, the findings have direct implications for the design of AI-assisted security analysis tools that can generalize across codebases in multiple programming languages.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、自動脆弱性検出のための有望な方法である。 しかしながら、ほとんどの先行研究は、単一機能内でのみ脆弱性を検出するためにLLMを使用しており、相互依存関係に関連するものを無視している。 これらの研究は、複数の機能にまたがるデータと制御フローから生じる脆弱性を見落としている。 したがって、呼び出し元と呼び出し元によって提供されるコンテキストを活用することは、脆弱性の特定に役立ちます。 本研究は,4種類の近代LCM (Claude Haiku 4.5, GPT-4.1 Mini, GPT-5 Mini, Gemini 3 Flash) の検出の有効性, 推論コスト, 説明の質について実験的に検討した。 そこで我々は,ReposVulデータセットから509の脆弱性に関する実証的研究を行い,言語間コンテキスト(ターゲット関数コードのみ,ターゲット関数+呼び出し,ターゲット関数+呼び出し,ターゲット関数+呼び出し)のレベルを体系的に変更し,C,C++,Pythonの4つの近代LCMを評価した。 その結果、Gemini 3 FlashはCの脆弱性に対して最高の費用対効果のトレードオフを提供し、F1 >=0.978を1構成あたり0.50-$0.58のコストで達成し、Claude Haiku 4.5は評価されたケースの93.6%でその脆弱性を正しく特定し説明した。 全体として、この発見は、複数のプログラミング言語のコードベースをまたいで一般化できるAI支援のセキュリティ分析ツールの設計に直接的な意味を持つ。

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