Исследование VulScribeR: подход на основе больших языковых моделей для генерации разнообразных и реалистичных уязвимых образцов кода

В сфере инженерии программного обеспечения обнаружение уязвимостей в коде является ключевой задачей, обеспечивающей безопасность и надежность программных систем. Автоматизированные инструменты для обнаружения уязвимостей становятся все более важными, поскольку программные системы становятся более сложными и взаимосвязанными.

Проблема

Одной из основных проблем является недостаток обширных и разнообразных наборов данных для обучения моделей обнаружения уязвимостей на основе глубокого обучения. Это затрудняет точное и обобщенное определение различных типов уязвимостей.

Решение

Новый подход под названием VulScribeR использует большие языковые модели для генерации разнообразных и реалистичных уязвимых образцов кода через три стратегии: Мутация, Инъекция и Расширение. Этот подход использует передовые техники для повышения разнообразия и актуальности сгенерированных образцов, делая их более эффективными для обучения моделей обнаружения уязвимостей на основе глубокого обучения.

Преимущества

Результаты показывают значительное улучшение производительности по сравнению с существующими методами генерации уязвимых образцов кода. Это подтверждает эффективность VulScribeR в генерации качественных и разнообразных наборов данных, что значительно повышает производительность моделей обнаружения уязвимостей на основе глубокого обучения.

Заключение

Успех VulScribeR подчеркивает важность масштабного расширения данных в области обнаружения уязвимостей. Решение предлагает практическое решение для проблемы нехватки данных, которая долгое время затрудняла разработку эффективных моделей обнаружения уязвимостей на основе глубокого обучения.

Контакт

Для консультаций по внедрению ИИ обращайтесь по ссылке: https://t.me/flycodetelegram

Попробуйте ИИ ассистент в продажах: https://flycode.ru/aisales/