Effiziente Nutzung von Großen Sprachmodellen für die Erkennung und Reparatur von Sicherheitslücken: Eine systematische Literaturübersicht und Roadmap

Core Concepts

Große Sprachmodelle (LLMs) haben sich als effektiv für verschiedene Aufgaben im Bereich der Softwaretechnik erwiesen, einschließlich der Erkennung und Reparatur von Sicherheitslücken. Diese Studie bietet eine systematische Literaturübersicht über Ansätze, die LLMs zur Verbesserung dieser beiden Aufgaben nutzen.

Abstract

Diese Studie bietet eine systematische Literaturübersicht über den Einsatz von Großen Sprachmodellen (LLMs) zur Erkennung und Reparatur von Sicherheitslücken in Software. Die Autoren haben 36 relevante Studien aus den letzten 6 Jahren (2018-2024) analysiert und dabei drei Forschungsfragen beantwortet: Welche LLMs wurden bisher für die Erkennung und Reparatur von Sicherheitslücken verwendet? Die Analyse zeigt, dass encoder-only LLMs für die Erkennung und encoder-decoder LLMs für die Reparatur von Sicherheitslücken dominieren. Wie werden LLMs für die Erkennung von Sicherheitslücken angepasst? Die Haupttechniken sind Finetuning (82%), Zero-Shot-Prompting (11%) und Few-Shot-Prompting (7%). Finetuning-Techniken wie datenorientierte Innovationen, Kombination mit Programmanalyse, Kombination mit anderen Deep-Learning-Modulen, domänenspezifisches Pretraining und kausales Lernen werden eingesetzt. Wie werden LLMs für die Reparatur von Sicherheitslücken angepasst? Auch hier dominiert Finetuning (80%), gefolgt von Zero-Shot-Prompting (13%) und Few-Shot-Prompting (7%). Techniken wie Einbeziehung vielfältiger relevanter Eingaben, modellzentrierte Innovationen, domänenspezifisches Pretraining und Verstärkungslernen werden verwendet. Basierend auf den Erkenntnissen identifizieren die Autoren mehrere Herausforderungen, wie den Mangel an hochwertigen Datensätzen für Sicherheitslücken, die Komplexität der Vulnerabilitätsdaten, den engen Fokus auf Funktionsebene und die Notwendigkeit höherer Genauigkeit und Robustheit. Darüber hinaus skizzieren sie vielversprechende Forschungsmöglichkeiten, wie die Erstellung eines hochwertigen Testdatensatzes, den Einsatz von Repo-basierten Ansätzen, die Nutzung größerer Decoder-only LLMs und die Entwicklung maßgeschneiderter LLMs für Sicherheitslücken.

Stats

Die Anzahl der Softwaresicherheitslücken hat in letzter Zeit deutlich zugenommen. Traditionelle Techniken wie regelbasierte Detektoren oder programmanalysebasierte Reparaturwerkzeuge haben Herausforderungen aufgrund hoher Fehlerquoten und ihrer Unfähigkeit, mit verschiedenen Arten von Sicherheitslücken umzugehen. LLMs haben sich in verschiedenen Aufgaben der Softwaretechnik als effektiv erwiesen und werden zunehmend für die Erkennung und Reparatur von Sicherheitslücken eingesetzt.

Quotes

"LLM-basierte Ansätze für die Erkennung und Reparatur von Sicherheitslücken gewinnen aufgrund ihres Potenzials, automatisch Merkmale aus bekannten Sicherheitslücken zu lernen und unbekannte zu finden/zu beheben, zunehmend an Aufmerksamkeit." "LLMs haben das Potenzial, umfangreiches Wissen aus dem großangelegten Pretraining zu nutzen, um die Erkennung und Reparatur von Sicherheitslücken zu verbessern."

Key Insights Distilled From

Large Language Model for Vulnerability Detection and Repair

by Xin Zhou,Sic... at arxiv.org 04-04-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.02525.pdf

Deeper Inquiries

Wie können LLMs für die Erkennung und Reparatur von Sicherheitslücken auf Ebene ganzer Softwarerepositorien eingesetzt werden?

Um LLMs für die Erkennung und Reparatur von Sicherheitslücken auf Ebene ganzer Softwarerepositorien einzusetzen, gibt es mehrere Ansätze, die erforscht werden können. Zunächst einmal ist es wichtig, LLMs mit einer ausreichend großen Kapazität zu verwenden, um die gesamten Repositorien effektiv zu verarbeiten. Dies könnte die Verwendung von LLMs mit einer höheren Anzahl an Parametern wie Code Llama oder GPT-4 beinhalten, die in der Lage sind, längere Codeabschnitte zu verarbeiten. Ein weiterer Ansatz besteht darin, die Eingabe auf Repositorienebene anzupassen, anstatt sich nur auf Funktionen oder Zeilen zu konzentrieren. Dies könnte bedeuten, dass die LLMs auf Klassen- oder Repositorienebene trainiert werden, um eine umfassendere Analyse durchzuführen. Des Weiteren könnten spezielle LLMs entwickelt werden, die auf Sicherheitslücken spezialisiert sind und auf spezifischen Sicherheitsdatensätzen trainiert werden. Diese maßgeschneiderten LLMs könnten besser in der Lage sein, Sicherheitslücken auf Repositorienebene zu erkennen und zu reparieren. Zusätzlich könnte die Integration von externen Tools und Ressourcen in die LLMs die Effektivität bei der Erkennung und Reparatur von Sicherheitslücken auf Repositorienebene verbessern. Dies könnte die Nutzung von externen Datenbanken, Suchmaschinen oder anderen Ressourcen umfassen, um zusätzliche Informationen für die Analyse bereitzustellen.

Wie können LLMs robuster gegenüber Datenperturbationen und Angriffen gemacht werden, um ihre Zuverlässigkeit zu erhöhen?

Um LLMs robuster gegenüber Datenperturbationen und Angriffen zu machen, gibt es mehrere Strategien, die angewendet werden können. Eine Möglichkeit besteht darin, die LLMs mit verschiedenen Arten von Daten zu trainieren, um ihre Fähigkeit zu verbessern, mit gestörten oder veränderten Daten umzugehen. Dies könnte das Hinzufügen von Rauschen oder das Durchführen von Datenaugmentationstechniken umfassen, um die Robustheit der Modelle zu erhöhen. Des Weiteren könnten spezielle Trainingsmethoden wie adversariales Training eingesetzt werden, um die LLMs gezielt gegen Angriffe zu stärken. Beim adversarialen Training werden die LLMs mit speziell erstellten gestörten Daten trainiert, um sie auf potenzielle Angriffe vorzubereiten und ihre Robustheit zu verbessern. Ein weiterer Ansatz besteht darin, die LLMs mit verschiedenen Arten von Angriffen zu konfrontieren und sie gezielt darauf zu trainieren, diese Angriffe zu erkennen und zu bekämpfen. Dies könnte die Integration von speziellen Abwehrmechanismen in die LLMs beinhalten, um sie widerstandsfähiger gegenüber Angriffen zu machen. Zusätzlich ist es wichtig, regelmäßige Überprüfungen und Tests der LLMs durchzuführen, um ihre Robustheit zu überprüfen und sicherzustellen, dass sie gegen verschiedene Arten von Angriffen geschützt sind.

Wie kann das Vertrauen und die Zusammenarbeit zwischen Entwicklern und LLM-basierten Lösungen für die Erkennung und Reparatur von Sicherheitslücken verbessert werden?

Um das Vertrauen und die Zusammenarbeit zwischen Entwicklern und LLM-basierten Lösungen für die Erkennung und Reparatur von Sicherheitslücken zu verbessern, gibt es mehrere Schritte, die unternommen werden können. Zunächst einmal ist es wichtig, transparent zu sein und den Entwicklern zu erklären, wie die LLMs arbeiten und wie sie Sicherheitslücken erkennen und reparieren. Dies kann dazu beitragen, das Verständnis und das Vertrauen der Entwickler in die Lösungen zu stärken. Des Weiteren ist es wichtig, den Entwicklern die Möglichkeit zu geben, die Ergebnisse der LLMs zu überprüfen und zu validieren. Dies könnte die Bereitstellung von Erklärungen für die Entscheidungen der LLMs oder die Möglichkeit zur manuellen Überprüfung der vorgeschlagenen Änderungen umfassen. Ein weiterer wichtiger Aspekt ist die Einbeziehung der Entwickler in den Entwicklungsprozess der LLM-basierten Lösungen. Durch die Zusammenarbeit mit den Entwicklern können die Lösungen besser an die Bedürfnisse und Anforderungen der Entwickler angepasst werden, was zu einer effektiveren Zusammenarbeit führen kann. Zusätzlich ist es wichtig, Schulungen und Schulungsprogramme für die Entwickler anzubieten, um ihr Verständnis für die LLM-basierten Lösungen zu verbessern und ihre Fähigkeit zu stärken, mit diesen Lösungen effektiv zu arbeiten. Durch die Bereitstellung von Schulungen und Schulungsprogrammen können die Entwickler besser in den Einsatz von LLM-basierten Lösungen für die Erkennung und Reparatur von Sicherheitslücken eingebunden werden.