Встречайте LLMSA: Нейросимволический подход для настройки статического анализа без компиляции и с уменьшением ошибок.

Статический анализ в разработке программного обеспечения

Статический анализ является важной частью процесса разработки программного обеспечения. Он помогает находить ошибки, оптимизировать программы и отлаживать код. Однако традиционные методы имеют два основных недостатка:

Они не работают с неполным или быстро изменяющимся кодом.
Требуют глубоких знаний о внутреннем устройстве компиляторов.

Проблемы существующих инструментов

Существующие инструменты, такие как FlowDroid и Infer, используют промежуточные представления (IR) для обнаружения проблем в коде, но зависят от компиляции. Это ограничивает их использование в динамичных и неполных кодовых базах. Системы, основанные на запросах, такие как CodeQL, также имеют свои сложности, требуя от пользователей изучения сложных языков и интерфейсов программирования.

Решение LLMSA

Исследователи из нескольких университетов разработали LLMSA — нейросимволическую платформу, которая преодолевает недостатки традиционного статического анализа. LLMSA не требует компиляции и позволяет полную настройку анализа.

Использует язык политик, основанный на datalog, для разбивки сложных задач на более простые.
Комбинирует детерминированный парсинг с нейронным рассуждением.
Применяет ленивую оценку и параллельную обработку для оптимизации вычислительных ресурсов.

Преимущества LLMSA

LLMSA продемонстрировала высокую эффективность в различных задачах статического анализа:

72.37% точность и 85.94% полнота для анализа псевдонимов.
91.50% точность и 84.61% полнота для разделения программ.
82.77% точность и 85.00% полнота для обнаружения ошибок.

Кроме того, LLMSA смогла обнаружить 55 из 70 уязвимостей в наборе данных TaintBench, превзойдя существующие промышленные инструменты по показателям.

Заключение

LLMSA представляет собой революционный подход к статическому анализу, преодолевая проблемы зависимости от компиляции и ограниченной настройки. Это решение обеспечивает высокую производительность, масштабируемость и гибкость, что делает LLMSA важным инструментом для разработки программного обеспечения.

Как использовать ИИ для развития вашей компании

Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ), следуйте этим рекомендациям:

Изучите, как ИИ может изменить вашу работу.
Определите, где можно применить автоматизацию.
Установите ключевые показатели эффективности (KPI), которые хотите улучшить с помощью ИИ.
Выберите подходящее ИИ-решение и внедряйте его постепенно.
Расширяйте автоматизацию на основе полученных данных и опыта.