論文の概要: Cross-Corpus Evaluation of Generalizable Vulnerability Detection in IoT Firmware

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.11492v2
• Date: Sat, 15 Aug 2026 16:38:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-18 13:30:43.577618
• Title: Cross-Corpus Evaluation of Generalizable Vulnerability Detection in IoT Firmware
• Title（参考訳）: IoTファームウェアにおける汎用脆弱性検出のクロスコーパス評価
• Abstract要約: IoTVulBenchは、クロスコーポレートのファームウェア脆弱性検出のための人間検証ベンチマークである。 このモデルは、最強の単一ソースデータセットではわずか21%の脆弱性を見逃した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2230291569252836
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: IoT firmware vulnerability detection is constrained by ecosystem heterogeneity, resource-limited platforms, and benchmark quality limitations. Existing datasets are often synthetic or general-purpose and lack human-verified, contamination-screened annotations, leaving cross-corpus generalization across training sources, architectures, and curriculum design underexplored. In this study, we have introduced IoTVulBench, a human-verified benchmark for cross-corpus firmware vulnerability detection. IoTVulBench was built from GitHub repositories, validated by three expert reviewers, and evaluated on a contamination-screened held-out target across five architectures, two tuning methods, and three curriculum strategies, with ensemble, distillation, and robustness analyses. Models trained on IoTVulBench reached the highest Matthews Correlation Coefficient (MCC) among undersampling-matched single-source datasets, at 0.58 versus 0.44 for PrimeVul and 0.39 for D2A. Staged curriculum learning raised MCC to 0.69, and a diversity-optimized ensemble reached 0.73. This gain represents a 0.42 MCC improvement over the strongest reference comparator, a static analyzer with an MCC of 0.31, and a 0.29 MCC improvement over the strongest single-source dataset, PrimeVul. At a 0.5% false-positive rate, the model missed only 21% of vulnerabilities versus 71% for the comparator. The model also retained 86% of its performance under identifier renaming, with strong calibration. These results indicate that domain-matched training data and curriculum design, rather than model scale alone, drive generalization in firmware vulnerability detection, and yield both a benchmark and deployment-ready configurations for IoT security.
• Abstract（参考訳）: IoTファームウェアの脆弱性検出は、エコシステムの不均一性、リソース制限されたプラットフォーム、ベンチマーク品質制限によって制限される。 既存のデータセットは、しばしば合成または汎用的であり、人間によって検証された汚染されたアノテーションが欠如しており、トレーニングソース、アーキテクチャ、カリキュラム設計をまたいだクロスコーパスの一般化が過小評価されている。 本研究では,クロスコーパスファームウェア脆弱性検出のための人間検証ベンチマークであるIoTVulBenchを紹介した。 IoTVulBenchはGitHubリポジトリから構築され、3人の専門家レビュアーによって検証され、5つのアーキテクチャ、2つのチューニング方法、3つのカリキュラム戦略、アンサンブル、蒸留、ロバストネス分析を含む汚染スクリーニングされたホールトアウトターゲットで評価された。 IoTVulBenchでトレーニングされたモデルは、サンプルマッチングされた単一ソースデータセットの中で、最も高いマシューズ相関係数(MCC)に達し、PrimeVulでは0.58対0.44、D2Aでは0.39に達した。 段階的なカリキュラム学習ではMCCが0.69に上昇し、多様性に最適化されたアンサンブルは0.73に達した。 このゲインは、最強の参照コンパレータよりも0.42 MCCの改善、MCCが0.31の静的アナライザ、最強の単一ソースデータセットであるPrimeVulよりも0.29 MCCの改善である。 0.5%の偽陽性率で、このモデルは21%の脆弱性しか見逃さなかったが、コンパレータは71%だった。 モデルは識別子のリネームで性能の86%を保持し、校正が強かった。 これらの結果は、モデルスケールのみではなく、ドメインマッチングトレーニングデータとカリキュラム設計がファームウェア脆弱性検出の一般化を促進し、IoTセキュリティのためのベンチマークとデプロイメント可能な構成の両方を得ることを示している。

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