論文の概要: How Code Representation Shapes False-Positive Dynamics in Cross-Language LLM Vulnerability Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.27714v1
• Date: Thu, 30 Apr 2026 11:01:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-01 16:31:54.055664
• Title: How Code Representation Shapes False-Positive Dynamics in Cross-Language LLM Vulnerability Detection
• Title（参考訳）: 言語間LLM脆弱性検出におけるFalse-Positive Dynamicsのコード表現法
• Authors: Maofei Chen, Laifu Wang, Yue Qin, Yuan Wang, Bo Wu, Dongxin Liu,
• Abstract要約: 言語間の脆弱性検出において、コード表現形式がどのように偽陽性行動を形成するかは、まだ理解されていない。 学習時間と推論時間の両方で、原文と刈り取られた抽象構文木を比較し、学習強度とコード表現形式を体系的に変化させる。 言語間のFPRは、トレーニング時間と推論時間の両方の表現の合同効果を反映している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.360057179027322
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: How code representation format shapes false positive behaviour in cross-language LLM vulnerability detection remains poorly understood. We systematically vary training intensity and code representation format, comparing raw source text with pruned Abstract Syntax Trees at both training time and inference time, across two 8B-parameter LLMs (Qwen3-8B and Llama 3.1-8B-Instruct) fine-tuned on C/C++ data from the NIST Juliet Test Suite (v1.3) and evaluated on Java (OWASP Benchmark v1.2) and Python (BenchmarkPython v0.1). Cross-language FPR reflects the joint effect of training-time and inference-time representation, not either alone. Text fine-tuning drives FPR upward monotonically (Qwen3-8B: 0.763 zero-shot, 0.866 pilot, 1.000 full-scale) while F1 remains stable (0.637-0.688), masking the collapse. We argue surface-cue memorisation is the primary mechanism: text fine-tuning encodes C/C++-specific API names and syntactic idioms as vulnerability triggers that fire indiscriminately on target-language code. A cross-representation probe, applying text-trained weights to AST-encoded input without retraining, isolates this: Qwen3-8B FPR drops from 0.866 to 0.583, and 37.2% of false positives revert to true negatives under AST input alone. Direct AST fine-tuning does not preserve the benefit (FPR at least 0.970), as flat linearisation introduces structural surface cues of its own. The pattern replicates across both model families. On BenchmarkPython the AST probe yields FPR=0.554, within 2.9 percentage points of the Java result, despite maximal surface-syntax differences, substantially weakening a domain-shift explanation. These findings motivate a pre-deployment consistency gate, running alerts through both text and AST paths, as a retraining-free filter for false-positive-sensitive settings, at the cost of reduced recall.
• Abstract（参考訳）: 言語間のLLM脆弱性検出において、コード表現形式がどのように偽陽性行動を形成するかは理解されていない。 NIST Juliet Test Suite(v1.3)のC/C++データに基づいて微調整し,Java(OWASP Benchmark v1.2)とPython(BenchmarkPython v0.1)で評価した。 言語間のFPRは、トレーニング時間と推論時間の両方の表現の合同効果を反映している。 F1は安定している(0.637-0.688)のに対し、FPRは単調に上向き(Qwen3-8B: 0.763 ゼロショット、0.866 パイロット、1.000 フルスケール)、F1は安定している(0.637-0.688)。 テキスト微調整は、C/C++固有のAPI名と構文的イディオムを、ターゲット言語コードで不特定に発火する脆弱性トリガとしてエンコードする。 Qwen3-8B FPRは0.866から0.583に低下し、偽陽性の37.2%はAST入力だけで真陰性に戻る。 直流AST微調整は、平坦な線形化が自身の構造面の手がかりをもたらすため、利益を維持できない(FPRは0.970以上)。 このパターンは両方のモデルファミリに複製される。 BenchmarkPython では、AST プローブは FPR=0.554 で、最大表面-構文差にもかかわらず、Java の結果の2.9 ポイント以内で、ドメインシフトの説明を著しく弱めている。 これらの知見は、リコールの削減を犠牲にして、偽陽性のセッティングのためのトレーニング不要フィルタとして、テキストとASTパスの両方を通じて警告を実行する、事前デプロイ整合ゲートを動機付けている。

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