論文の概要: Evaluating and Improving Static Application Security Testing Tools for Rust

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.21373v2
• Date: Sat, 17 Oct 2026 07:49:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-20 21:22:33.495794
• Title: Evaluating and Improving Static Application Security Testing Tools for Rust
• Title（参考訳）: Rustの静的アプリケーションセキュリティテストツールの評価と改善
• Abstract要約: Rustは、メモリと安全性の保証が強いため、近年、人気のあるシステムプログラミング言語になっている。 しかしながら、Rustプログラムは、安全でないコードと複雑なメカニズムの誤解のために、一般的なメモリと脆弱性に悩まされる可能性がある。 このような脆弱性を軽減するため、開発者は静的アプリケーションセキュリティテスト(SAST)ツールに依存することが多い。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.567838048878684
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Rust has become a popular systems programming language in recent years because of its strong guarantees on memory and concurrency safety. Many types of system software have been re-implemented in Rust. However, Rust programs can still suffer from common memory and concurrency vulnerabilities due to unsafe code and misunderstandings of its complex mechanisms. To mitigate such vulnerabilities, developers often rely on static application security testing (SAST) tools. However, the effectiveness of existing Rust SAST tools on real-world vulnerabilities remains underexplored. In this paper, we first conduct an empirical evaluation of mainstream Rust SAST tools using security vulnerabilities identified in real-world Rust applications. We systematically assess their effectiveness, uncover common weaknesses, and analyze the root causes behind them. Motivated by the study, we propose TRUST, a large language model (LLM)-assisted automated testing framework. TRUST automatically analyzes the official Rust reference to derive and implement semantics-preserving transformations. It leverages these transformations to generate mutant programs for evaluating Rust SAST tools and uncovering potential faults within them. Overall, TRUST has revealed 46 faults across six popular SAST tools, 17 of which have been confirmed. In addition, our study yields ten empirical findings and four practical lessons that provide actionable guidance for developing more effective, robust, and maintainable Rust SAST tools.
• Abstract（参考訳）: Rustは、メモリと並行性の安全性の保証が強いため、近年、人気のあるシステムプログラミング言語になっている。 多くの種類のシステムソフトウェアがRustで再実装されている。 しかしながら、Rustプログラムは、安全でないコードと複雑なメカニズムの誤解のために、一般的なメモリと並行性の脆弱性に悩まされる可能性がある。 このような脆弱性を軽減するため、開発者は静的アプリケーションセキュリティテスト(SAST)ツールに依存することが多い。 しかし、現実世界の脆弱性に対する既存のRust SASTツールの有効性は、まだ未調査である。 本稿では,現実のRustアプリケーションで特定されたセキュリティ脆弱性を用いて,主要なRust SASTツールを実証評価する。 それらの効果を体系的に評価し、共通の弱点を明らかにし、それらの背後にある根本原因を分析する。 本研究では,大規模言語モデル(LLM)を用いた自動テストフレームワークであるTRUSTを提案する。 TRUSTは、公式のRust参照を自動的に分析して派生し、セマンティクス保存変換を実装する。 これらの変換を活用して、Rust SASTツールを評価し、内部の潜在的な欠陥を明らかにするためのミュータントプログラムを生成する。 全体として、TRUSTは6つの人気のあるSASTツールの46の障害を明らかにしており、そのうち17が確認されている。 さらに本研究では,より効果的で堅牢で,メンテナンス可能なRust SASTツールを開発するための実践的なガイダンスを提供する,10の実証的な結果と4つの実践的な教訓を得た。

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