Evaluierung von ChatGPT bei der Erkennung und Behebung von Software-Schwachstellen
ChatGPT zeigt in einigen Aspekten gute Leistungen, benötigt aber noch Verbesserungen beim Verständnis subtiler Unterschiede bei Codevulnerabilities und der Fähigkeit, Vulnerabilities detailliert zu beschreiben, um sein volles Potenzial auszuschöpfen.
Vorhersagebasierte Anwendungsentblähung mit statischen Garantien
Eine Kombination aus statischer Analyse und maschinellem Lernen kann die Angriffsfläche von Anwendungen deutlich reduzieren, ohne deren Funktionalität zu beeinträchtigen.
Strukturierte natürliche Sprachkommentarbäume zur Erkennung von Software-Schwachstellen
SCALE integriert die Semantik von Codestatements mit Codeausführungssequenzen auf der Grundlage von abstrakten Syntaxbäumen, um Schwachstellenmuster effektiv zu erfassen.
Herausforderungen bei der Sicherheit von Softwaregarantien
Die Sicherheit von Software kann nie vollständig garantiert werden, da es immer Herausforderungen und potenzielle Schwachstellen gibt, die von Angreifern ausgenutzt werden können.
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