論文の概要: QASecClaw: A Multi-Agent LLM Approach for False Positive Reduction in Static Application Security Testing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.01885v1
• Date: Sun, 03 May 2026 14:05:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-05 20:33:49.980283
• Title: QASecClaw: A Multi-Agent LLM Approach for False Positive Reduction in Static Application Security Testing
• Title（参考訳）: QASecClaw: 静的アプリケーションセキュリティテストにおける偽陽性削減のためのマルチエージェントLLMアプローチ
• Authors: Mohd Ruhul Ameen, Md Takrim Ul Alam, Akif Islam,
• Abstract要約: 静的アプリケーションセキュリティテストと,大規模言語モデルに基づくコンテキストコードレビューのコーディングを組み合わせたマルチエージェントアプローチであるQASecClawを提案する。 SASTエンジンが最初に脆弱性を報告し、Large Language ModelベースのSAST Filter Agentがソースコードコンテキストで各発見をレビューし、それが真正か偽正かを決定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Static Application Security Testing tools help developers find security vulnerabilities before release, but they often produce many false positives. This increases manual review effort, reduces developer trust, and may cause real vulnerabilities to be ignored among noisy reports. We present QASecClaw, a multi agent approach that combines conventional Static Application Security Testing with coding specialized Large Language Model based contextual code review. A SAST engine first reports candidate vulnerabilities, and a Large Language Model based SAST Filter Agent then reviews each finding with source code context to decide whether it is likely to be a true positive or a false positive. QASecClaw is coordinated by a Mission Orchestrator and includes specialized agents for test planning, security validation, evidence correlation, filtering, and reporting. We evaluate QASecClaw on OWASP Benchmark v1.2, which contains 2,740 Java test cases across 11 Common Weakness Enumeration categories with ground truth labels. QASecClaw achieves an F1 score of 90.93 percent, compared with 78.39 percent for standalone Semgrep. The improvement is mainly driven by an 88.6 percent reduction in false positives, from 560 to 64, with only a 3.1 percent reduction in recall. These results show that Large Language Model augmented multi agent verification can make Static Application Security Testing output more accurate, useful, and trustworthy.
• Abstract（参考訳）: 静的アプリケーションセキュリティテストツールは、開発者がリリース前にセキュリティ上の脆弱性を見つけるのに役立つが、しばしば多くの偽陽性を生み出す。 これにより、手動によるレビュー作業が増加し、開発者の信頼が低下し、ノイズの多いレポートの中で本当の脆弱性が無視される可能性がある。 本稿では,従来の静的アプリケーションセキュリティテストと,大規模言語モデルに基づくコンテキストコードレビューのコーディングを組み合わせたマルチエージェントアプローチであるQASecClawを提案する。 SASTエンジンが最初に脆弱性を報告し、Large Language ModelベースのSAST Filter Agentがソースコードコンテキストで各発見をレビューし、それが真正か偽正かを決定する。 QASecClawはMission Orchestratorによって調整され、テスト計画、セキュリティ検証、エビデンス相関、フィルタリング、レポートのための特別なエージェントを含んでいる。 我々はOWASP Benchmark v1.2のQASecClawを評価し、11の共通弱度列挙カテゴリに2,740のJavaテストケースと基底真理ラベルを含む。 QASecClawのF1スコアは90.93パーセント、スタンドアローンのSemgrepは78.39パーセントである。 この改善は、主に88.6%の偽陽性が560から64に減少し、リコール率はわずか3.1%に留まった。 これらの結果から,大規模言語モデルの拡張によるマルチエージェント検証により,静的アプリケーションセキュリティテストの出力がより正確で,有用で,信頼性の高いものになることが示唆された。

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