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HuggingAI

2024-03-28 06:30

本研究全面探讨了大型语言模型在识别安全漏洞方面的能力。 大型语言模型（LLMs）在编码及软件工程领域展现出巨大潜力。确保软件系统的安全性、完整性和可靠性，漏洞检测起着至关重要的作用。精准的漏洞检测需对代码进行深入推理，成为检验LLMs推理能力边界的理想场景。尽管已有研究尝试利用LLMs进行漏洞检测，但其在此领域的真正潜力及解释漏洞时可能出现的错误尚未明确。本研究对十一个业界领先的代码生成LLMs进行了深入调研，评估了它们在漏洞检测方面的表现。我们系统性地探索了最有效的提示策略，运用了上下文学习和思维链等技巧，并提出了三种新的提示方法。研究结果显示，尽管这些方法在一定程度上提升了模型的检测效果，但LLMs在漏洞识别上仍面临挑战。模型的平衡准确度介于0.5至0.63之间，平均来看，它们在76%的情况下无法准确区分程序的缺陷版和修复版。通过对287个模型推理样本的细致分析，我们发现超过半数的LLM响应存在错误，模型常误判代码错误位置并错误识别错误类型。在DbgBench的27个错误样本中，LLMs仅正确识别出6个，而人类参与者的正确识别率高达70-100%。这一发现提示我们，尽管LLMs在其他领域有着显著潜力，但在理解和处理关键代码结构及安全概念方面，它们可能仍显不足。相关数据和代码已公开于 [LLM Vulnerability Detection](https://figshare.com/s/78fe02e56e09ec49300b "LLM Vulnerability Detection")。 原文链接:[\[2403.17218\] A Comprehensive Study of the Capabili...](https://arxiv.org/abs/2403.17218 "[2403.17218] A Comprehensive Study of the Capabili...") #arXiv论文# #LLM应用# #软件工程# #漏洞检测#

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arXiv论文

LLM应用

软件工程

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arXiv论文

LLM应用

软件工程

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本研究全面探讨了大型语言模型在识别安全漏洞方面的能力。 大型语言模型（LLMs）在编码及软件工程领域展现出巨大潜力。确保软件系统的安全性、完整性和可靠性，漏洞检测起着至关重要的作用。精准的漏洞检测需对代码进行深入推理，成为检验LLMs推理能力边界的理想场景。尽管已有研究尝试利用LLMs进行漏洞检测，但其在此领域的真正潜力及解释漏洞时可能出现的错误尚未明确。本研究对十一个业界领先的代码生成LLMs进行了深入调研，评估了它们在漏洞检测方面的表现。我们系统性地探索了最有效的提示策略，运用了上下文学习和思维链等技巧，并提出了三种新的提示方法。研究结果显示，尽管这些方法在一定程度上提升了模型的检测效果，但LLMs在漏洞识别上仍面临挑战。模型的平衡准确度介于0.5至0.63之间，平均来看，它们在76%的情况下无法准确区分程序的缺陷版和修复版。通过对287个模型推理样本的细致分析，我们发现超过半数的LLM响应存在错误，模型常误判代码错误位置并错误识别错误类型。在DbgBench的27个错误样本中，LLMs仅正确识别出6个，而人类参与者的正确识别率高达70-100%。这一发现提示我们，尽管LLMs在其他领域有着显著潜力，但在理解和处理关键代码结构及安全概念方面，它们可能仍显不足。相关数据和代码已公开于 [LLM Vulnerability Detection](https://figshare.com/s/78fe02e56e09ec49300b "LLM Vulnerability Detection")。 原文链接:[\[2403.17218\] A Comprehensive Study of the Capabili...](https://arxiv.org/abs/2403.17218 "[2403.17218] A Comprehensive Study of the Capabili...") #arXiv论文# #LLM应用# #软件工程# #漏洞检测#

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