[论文解读] Detecting software vulnerabilities using Language Models

Marwan Omar|arXiv (Cornell University)|Feb 23, 2023

Software Engineering Research被引用 6

一句话总结

该论文提出VulDetect，一种基于Transformer的框架，通过在基准数据集上微调预训练的GPT语言模型，以检测软件漏洞。其在识别漏洞代码模式方面达到92.65%的准确率，优于现有方法如SyseVR和VulDeBERT，同时降低了计算开销，有利于实时部署。

ABSTRACT

Recently, deep learning techniques have garnered substantial attention for their ability to identify vulnerable code patterns accurately. However, current state-of-the-art deep learning models, such as Convolutional Neural Networks (CNN), and Long Short-Term Memories (LSTMs) require substantial computational resources. This results in a level of overhead that makes their implementation unfeasible for deployment in realtime settings. This study presents a novel transformer-based vulnerability detection framework, referred to as VulDetect, which is achieved through the fine-tuning of a pre-trained large language model, (GPT) on various benchmark datasets of vulnerable code. Our empirical findings indicate that our framework is capable of identifying vulnerable software code with an accuracy of up to 92.65%. Our proposed technique outperforms SyseVR and VulDeBERT, two state-of-the-art vulnerability detection techniques

研究动机与目标

• 解决现有深度学习模型（如CNN和LSTM）在实时漏洞检测中计算成本过高的问题。
• 利用大语言模型开发一种可扩展、高效且准确的漏洞检测系统。
• 通过微调预训练语言模型，超越当前最先进技术（如SyseVR和VulDeBERT）。
• 实现在真实世界软件开发流程中漏洞检测的实际部署。
• 证明基于Transformer的模型可在降低资源需求的同时实现高准确率。

提出的方法

• 在多个漏洞代码基准数据集上微调预训练的GPT语言模型。
• 使用Transformer架构捕捉代码中的长距离依赖关系和语义模式。
• 在标记为漏洞或非漏洞的代码片段上端到端训练模型。
• 采用标准的自然语言处理分词方法和序列分类头进行漏洞预测。
• 利用迁移学习将通用语言表示适应到软件安全任务中。
• 优化推理效率，以支持在软件开发环境中的实时部署。

实验结果

研究问题

• RQ1 微调后的大型语言模型（如GPT）是否能在检测软件漏洞方面实现高于现有深度学习模型的准确率？
• RQ2 利用预训练语言模型进行迁移学习是否能在保持高检测准确率的同时降低计算开销？
• RQ3 与当前最先进方法（如SyseVR和VulDeBERT）相比，所提出的框架在精确率、召回率和F1值方面表现如何？
• RQ4 基于Transformer的模型在不同编程语言和漏洞类型之间具有多大程度的泛化能力？
• RQ5 该模型能否在不消耗过多资源的前提下，高效部署于实时软件开发工作流中？

主要发现

• 所提出的VulDetect框架在基准数据集上实现了92.65%的漏洞检测准确率。
• VulDetect在检测准确率方面优于SyseVR和VulDeBERT，表明其在未见代码模式上具有更优的泛化能力。
• 与传统的CNN和LSTM方法相比，该模型显著降低了计算开销，使其具备实时部署的可行性。
• 在软件漏洞数据上微调预训练的GPT模型，可显著提升检测性能，优于随机初始化或非预训练基线模型。
• 该框架在不同代码结构和漏洞类型中均保持高性能，表明其具备强大的泛化能力。
• 结果证实，由于注意力机制和上下文理解能力，基于Transformer的模型非常适合用于代码漏洞检测。