«`html
Важность обнаружения уязвимостей в коде
В инженерии программного обеспечения обнаружение уязвимостей в коде является ключевой задачей, которая обеспечивает безопасность и надежность программных систем. Уязвимости могут привести к серьезным нарушениям безопасности и компрометации целостности данных. Разработка автоматизированных инструментов для обнаружения этих уязвимостей становится все более важной, поскольку программные системы становятся более сложными и взаимосвязанными.
Вызовы в разработке инструментов обнаружения уязвимостей
Одним из основных вызовов в разработке этих инструментов является недостаток обширных и разнообразных наборов данных, необходимых для эффективного обучения моделей обнаружения уязвимостей на основе глубокого обучения. Традиционные методы генерации уязвимого кода также ограничены в своей способности создавать разнообразные и сложные уязвимости, необходимые для обучения устойчивых моделей обнаружения уязвимостей.
Решение: подход VulScribeR на базе больших языковых моделей
Ученые из Университета Манитобы и Вашингтонского университета представили новый подход, называемый VulScribeR, разработанный для решения этих вызовов. VulScribeR использует большие языковые модели (LLM) для генерации разнообразных и реалистичных образцов уязвимого кода через три стратегии: Мутация, Инъекция и Расширение. Этот подход использует продвинутые техники, такие как методы, основанные на поиске с возвратом (RAG) и кластеризация, для повышения разнообразия и актуальности сгенерированных образцов, делая их более эффективными для обучения моделей обнаружения уязвимостей на основе глубокого обучения.
Результаты и перспективы
VulScribeR показал значительное улучшение по сравнению с существующими методами. Его стратегия Инъекции, например, превзошла несколько базовых подходов, включая NoAug, VulGen, VGX и ROS, с увеличением показателя F1 на 30.80%, 27.48%, 27.93% и 15.41% соответственно при создании в среднем 5 000 уязвимых образцов. Эти результаты подчеркивают эффективность VulScribeR в создании высококачественных и разнообразных наборов данных, которые значительно повышают производительность моделей обнаружения уязвимостей на основе глубокого обучения.
Внедрение ИИ в реальные бизнес-процессы
Если ваша компания заинтересована в использовании искусственного интеллекта для развития и оставания в числе лидеров, обратитесь к нам для консультаций по внедрению ИИ и применению решений, таких как VulScribeR. Мы поможем вам определить потенциальные области применения автоматизации с использованием ИИ и разработать подходящие ключевые показатели эффективности, которые можно улучшить с помощью ИИ.
Ознакомьтесь с документом и, если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на Telegram.
«`
