DLAP: A Deep Learning Augmented LLMs Prompting Framework for Software Vulnerability Detection
Обнаружение уязвимостей программного обеспечения – критическая область, сосредоточенная на обеспечении безопасности систем и конфиденциальности пользователей путем выявления уязвимостей в программных системах. Гарантировать безопасность программных систем от потенциальных атак крайне важно в условиях все более сложных киберугроз. Применение передовых технологий искусственного интеллекта, в частности, больших языковых моделей (LLM) и глубокого обучения, стало ключевым в улучшении обнаружения уязвимостей программного обеспечения.
Основная проблема в обнаружении уязвимостей программного обеспечения заключается в точной идентификации уязвимостей во все более сложных программных системах для предотвращения потенциальных нарушений. Традиционные методы обнаружения уязвимостей, такие как инструменты статического анализа и модели на основе машинного обучения, часто имеют высокие уровни ложноположительных срабатываний и не могут приспособиться к постоянно изменяющимся угрозам. Существующие инструменты ограничены своей зависимостью от заранее определенных шаблонов или наборов данных, что приводит к неточностям и упущенным уязвимостям.
Текущие исследования в области обнаружения уязвимостей программного обеспечения включают фреймворки, такие как GRACE и модели, основанные на ChatGPT, которые используют глубокое обучение и LLM для повышения точности обнаружения. Эти подходы интегрируют инженерию заданий с моделями на основе машинного обучения и используют логику цепочки мысли для улучшения возможностей обнаружения. Однако существующие фреймворки часто нуждаются в помощи из-за высоких уровней ложноположительных срабатываний и ограниченной адаптивности, что подчеркивает необходимость более сложных решений в области обнаружения уязвимостей.
Исследователи из Нанкинского университета (Китай) и Южного кросс-университета (Австралия) представили фреймворк DLAP, который выделяется своим сочетанием LLM, глубокого обучения и инженерии заданий. DLAP улучшает обнаружение уязвимостей через иерархическую таксономию и логику цепочки мысли (COT), что позволяет точно направлять LLM. Он использует настраиваемые задания, адаптированные к конкретным категориям, чтобы помочь моделям понимать и эффективно обнаруживать сложные уязвимости, устраняя ограничения традиционных инструментов.
Фреймворк DLAP использует инструменты статического анализа и модели глубокого обучения для создания заданий, которые улучшают работу LLM. Оцененный на наборе данных из более чем 40 000 примеров из четырех крупных программных проектов, DLAP интегрирует результаты статического анализа с LLM для глубокого семантического и логического анализа. Фреймворк использует логику цепочки мысли для улучшения точности заданий, обеспечивая эффективное выявление уязвимостей программного обеспечения. Эта интеграция методологий позволяет DLAP обнаруживать уязвимости кода, минимизируя ложноположительные срабатывания.
DLAP был протестирован на четырех наборах данных: Chrome, Android, Linux и Qemu, каждый из которых содержал тысячи функций и уязвимостей. По сравнению с другими методами, DLAP достигает увеличения F1-скоринга на 10% и увеличения коэффициента корреляции Мэтьюса (MCC) на 20%. Для Chrome DLAP достиг точности 40,4% и полноты 73,3%, с F1-скорингом 52,1% для Chrome, 49,3% для Android, 65,4% для Linux и 66,7% для Qemu, демонстрируя его сильное и последовательное качество на разнообразных наборах данных.
В заключение, исследование представило фреймворк DLAP, объединяющий глубокое обучение и LLM для эффективного обнаружения уязвимостей программного обеспечения. Используя специализированные задания и логику цепочки мысли, DLAP улучшает точность и полноту обнаружения, снижая количество ложноположительных срабатываний. Его производительность на четырех больших наборах данных продемонстрировала превосходство в точности по сравнению с существующими методами, подчеркивая его значительный потенциал для улучшения практик кибербезопасности. Исследование подчеркивает важность инновационных подходов к решению меняющихся уязвимостей программного обеспечения, предлагая надежный инструмент для обеспечения безопасности программного обеспечения.
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте DLAP: A Deep Learning Augmented LLMs Prompting Framework for Software Vulnerability Detection.
Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу. Определите, где возможно применение автоматизации: найдите моменты, когда ваши клиенты могут извлечь выгоду из AI.
Определитесь какие ключевые показатели эффективности (KPI): вы хотите улучшить с помощью ИИ.
Подберите подходящее решение, сейчас очень много вариантов ИИ. Внедряйте ИИ решения постепенно: начните с малого проекта, анализируйте результаты и KPI.
На полученных данных и опыте расширяйте автоматизацию.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на https://t.me/flycodetelegram.
Попробуйте ИИ ассистент в продажах https://flycode.ru/aisales/. Этот ИИ ассистент в продажах, помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж, снижать нагрузку на первую линию.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от Flycode.ru
