本論文では、大規模言語モデル(LLM)であるChatGPTとCodeBERTを用いて、セキュリティ指向のコード分析タスクを解決する際の強みと限界を明らかにする。
まず、ChatGPTを用いた事例研究では、コードの意味推論、脆弱性分析、コードレビューにおける一般化能力、動的な脆弱性発見、アセンブリコード分析などの課題に取り組む。ChatGPTは、コードの高レベルな意味を学習する能力を示し、セキュリティ指向のコード分析に有用な可能性があることが明らかになった。しかし、変数名や関数名が不明確な場合や、匿名化されたコードを分析する際には性能が大幅に低下することも確認された。
一方、CodeBERTを用いた定量的な分析では、リテラル特徴とロジック特徴がモデルの性能に及ぼす影響を明らかにした。リテラル特徴は変数名や関数名の意味的情報を表し、ロジック特徴はキーワードや演算子などのプログラム論理を表す。この分析結果は、LLMがコードの意味を理解する際の課題を示唆している。
本研究の知見は、LLMをセキュリティ指向のコード分析に活用する際の示唆を提供し、今後の研究の発展につながることが期待される。
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by Zhilong Wang... at arxiv.org 05-03-2024
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