大型語言模型在識別C/C++漏洞引入提交中的應用

Konsep Inti

大型語言模型可以有效地學習代碼依賴性和上下文細微差異,從而提高在C/C++漏洞引入提交識別任務上的性能。

Abstrak

本文提出了CodeLinguaNexus (CLNX),一個用於增強大型語言模型在C/C++漏洞引入提交識別任務上性能的中間件框架。CLNX通過兩個階段的自然化過程來實現這一目標:

1. 結構級自然化:CLNX首先將複雜的C/C++程序結構線性化,並縮短其長度,以提高大型語言模型的理解能力。

2. 標記級自然化:CLNX將C/C++中與自然語言差異較大的特殊符號轉換為自然語言表示,進一步增強大型語言模型的理解。

實驗結果表明,CLNX顯著提高了大型語言模型在C/C++漏洞引入提交識別任務上的性能,並且CLNX裝備的CodeBERT達到了新的最佳水平。此外,CLNX裝備的CodeBERT在現實世界的開源軟件中發現了38個漏洞,證明了CLNX幫助大型語言模型報告0-day C/C++漏洞的能力。

Statistik

在過去10年中,C/C++佔開源軟件漏洞的52.13%。
在1,703個代碼庫中,84%包含至少一個已知的開源漏洞,48%包含高風險漏洞。

Kutipan

"大型語言模型(LLMs),特別是基於BERT架構的模型,已經展示了其在漏洞識別方面的潛力,這得益於它們的雙向編碼器架構,能夠同時考慮上下文語義。"
"目前的研究主要集中在進一步在大量代碼數據集上預訓練LLMs,這是資源密集型的,並且效率挑戰。"

Wawasan Utama Disaring Dari

CLNX: Bridging Code and Natural Language for C/C++ Vulnerability-Contributing Commits Identification

by Zeqing Qin, ... pada arxiv.org 09-12-2024

https://arxiv.org/pdf/2409.07407.pdf

Pertanyaan yang Lebih Dalam

如何進一步提高CLNX在識別特定類型漏洞(如加密問題)方面的性能?

為了進一步提高CLNX在識別特定類型漏洞（如加密問題）方面的性能，可以考慮以下幾個策略。首先，針對加密問題的特性，CLNX可以擴展其關鍵符號轉換規則，專門針對加密相關的API調用和數據處理邏輯進行更深入的自然化。例如，對於常見的加密函數（如AES_encrypt、SHA256等），可以設計特定的自然語言描述，幫助LLM更好地理解其上下文和潛在的安全風險。
其次，CLNX可以引入更多的上下文信息，特別是在處理涉及加密的代碼時，通過分析相關的數據流和控制流，來識別可能的漏洞。例如，對於涉及密鑰管理的代碼，CLNX可以強調密鑰的生成、存儲和使用過程中的潛在風險，從而提高識別的準確性。
最後，進行針對性的數據集擴充，收集和標註更多與加密問題相關的漏洞樣本，並將其納入CLNX的訓練和評估過程中，這樣可以幫助模型學習到更具體的模式和特徵，進一步提升其在加密漏洞識別方面的性能。

CLNX的結構級自然化過程可能會導致某些漏洞相關信息的丟失,如何在保持效率的同時,更好地平衡信息保留和簡化?

在CLNX的結構級自然化過程中，為了更好地平衡信息保留和簡化，可以採取以下幾個措施。首先，應該在設計關鍵路徑選擇算法時，考慮到數據流的影響，這樣可以在選擇最短路徑的同時，保留與漏洞相關的關鍵信息。具體來說，可以引入一種加權機制，根據基本塊中包含的漏洞相關信息的密度來調整路徑的選擇，從而避免過度簡化導致的關鍵信息丟失。
其次，CLNX可以在結構級自然化的過程中，設計一個信息保留的評估指標，對每個基本塊進行評分，確保在簡化過程中不會丟失過多的關鍵信息。這樣的評估指標可以基於基本塊的功能重要性、與漏洞的相關性等因素進行綜合考量。
最後，進行多次迭代的自然化過程，首先進行初步的結構級自然化，然後根據模型的反饋進行調整，這樣可以在保持效率的同時，逐步優化信息的保留，確保最終輸出的代碼既簡潔又不失關鍵的漏洞信息。

除了C/C++,CLNX是否可以應用於其他編程語言的漏洞識別任務,並取得類似的成效?

CLNX的設計理念和方法論具有一定的通用性，因此可以應用於其他編程語言的漏洞識別任務，並有潛力取得類似的成效。首先，CLNX的結構級和標記級自然化過程可以根據不同編程語言的語法特點進行調整，這樣可以有效地將源代碼轉換為更易於理解的自然語言表示，無論是Java、Python還是JavaScript等語言。
其次，針對不同編程語言的特定漏洞類型，CLNX可以擴展其關鍵符號轉換規則，設計針對性的自然化策略。例如，在Java中，可能需要特別處理與內存管理和異常處理相關的API，而在Python中，則可能需要關注動態類型和庫的使用。
最後，CLNX可以通過收集和分析其他編程語言的漏洞數據集，進行針對性的訓練和評估，這樣可以幫助模型學習到不同語言的特定模式和特徵，從而提高其在多種編程語言中的漏洞識別能力。因此，CLNX不僅限於C/C++，還可以擴展到其他編程語言的漏洞識別任務，並取得良好的效果。