LLMsは、セキュリティ脆弱性を確実に特定し、理解することはできない(まだ?)：包括的な評価、フレームワーク、ベンチマーク

Belangrijkste concepten

LLMsは、セキュリティ関連のバグを一貫して特定することができず、その理由付けも正確ではない。

Samenvatting

本論文は、LLMsがセキュリティ関連のバグを確実に特定し、理解することができるかどうかを包括的に評価するフレームワーク「SecLLMHolmes」を開発している。

8つの最先端LLMを228のコードシナリオに適用し、8つの調査次元で分析した結果、以下のことが明らかになった:

• LLMの性能はモデルやプロンプティング手法によって大きく異なるが、すべてのモデルに高い偽陽性率(FPR)がある。
• LLMの出力は非決定的で、ある1つのテストでも複数回実行すると答えが変わる。
• 脆弱性を正しく特定できた場合でも、その理由付けは多くの場合正しくない。
• LLMのチェーン・オブ・シンキング(COT)は頑健性がなく、単純な変更(関数名の変更、ライブラリ関数の使用など)で誤った答えを出してしまう。
• LLMは、実世界のプロジェクトにおける脆弱性の検出に失敗する。

これらの結果から、LLMが自動的な脆弱性検出に使用されるには、さらなる進化が必要であることが示された。本研究で開発したフレームワークは、今後のモデルの進歩を示すベンチマークとして機能する。

Statistieken

脆弱性のある入力文字列の長さが、割り当てられたバッファサイズを超えると、バッファオーバーフローが発生する可能性がある。
関数の名前や変数名を変更したり、ライブラリ関数を追加するだけで、LLMの回答が26%と17%の場合で間違ってしまう。

Citaten

"LLMsは、セキュリティ関連のバグを一貫して特定することができず、その理由付けも正確ではない。"
"LLMのチェーン・オブ・シンキング(COT)は頑健性がなく、単純な変更(関数名の変更、ライブラリ関数の使用など)で誤った答えを出してしまう。"

Belangrijkste Inzichten Gedestilleerd Uit

LLMs Cannot Reliably Identify and Reason About Security Vulnerabilities (Yet?): A Comprehensive Evaluation, Framework, and Benchmarks

by Saad Ullah,M... om arxiv.org 04-16-2024

https://arxiv.org/pdf/2312.12575.pdf

Diepere vragen

質問1

LLMsの脆弱性検出能力を向上させるためにはどのようなアプローチが考えられるか?
LLMsの脆弱性検出能力を向上させるためには、以下のアプローチが考えられます：

トレーニングデータの拡充: LLMsを訓練する際に使用されるデータセットをより多様化し、実世界の脆弱性に関する情報を含めることで、モデルの性能を向上させることができます。

ファインチューニング: 一般的なセキュリティ関連の脆弱性に特化したファインチューニングを行うことで、モデルを特定の脆弱性により敏感にすることができます。

新しいプロンプトテクニックの導入: より効果的なプロンプトテクニックを開発し、モデルが脆弱性をより正確に特定できるようにすることが重要です。

モデルのアーキテクチャの改善: LLMsのアーキテクチャを改善し、脆弱性検出に特化した機能を追加することで、性能を向上させることができます。

これらのアプローチを組み合わせることで、LLMsの脆弱性検出能力を向上させることが可能です。

質問2

LLMsが脆弱性を正しく特定できない理由は何か?その根本原因は何か?
LLMsが脆弱性を正しく特定できない理由はいくつかあります。その主な根本原因は以下の通りです：

非決定的な応答: LLMsの応答が非決定的であり、同じテストを複数回実行しても同じ結果が得られないことがあります。

不正確な推論: LLMsが正しい脆弱性を特定した場合でも、その推論が誤っていることがあります。モデルが脆弱性の根本原因を正確に理解できないことがあります。

訓練データの不足: LLMsの訓練に使用されるデータセットには、実世界の複雑な脆弱性の情報が不足している場合があります。これにより、モデルが特定の脆弱性を正確に理解できないことがあります。

これらの要因が組み合わさることで、LLMsが脆弱性を正しく特定できない場合が生じる可能性があります。

質問3

LLMsの脆弱性検出能力の向上は、ソフトウェアセキュリティ全般にどのような影響を及ぼすと考えられるか?
LLMsの脆弱性検出能力の向上は、ソフトウェアセキュリティ全般に以下のような影響を及ぼすと考えられます：

早期脆弱性検出: LLMsがより正確に脆弱性を特定できるようになることで、開発段階での脆弱性の早期発見が可能となります。これにより、セキュリティの問題をより早い段階で解決することができます。

セキュリティ意識の向上: LLMsが脆弱性を正確に特定し、その根本原因を理解することで、開発者やセキュリティ専門家のセキュリティ意識が向上します。これにより、ソフトウェアのセキュリティレベルが向上することが期待されます。

自動化されたセキュリティ対策: LLMsが脆弱性を検出し、その根本原因を理解することで、自動化されたセキュリティ対策の開発が可能となります。これにより、セキュリティの脅威に対する迅速な対応が可能となります。

LLMsの脆弱性検出能力の向上は、ソフトウェアセキュリティの向上に大きく貢献すると考えられます。