Towards Explainable Vulnerability Detection With Large Language Models
Notice bibliographique
Résumé
Software vulnerabilities pose significant risks to the security and integrity of software systems. Although prior studies have explored vulnerability detection using deep learning and pre-trained models, these approaches often fail to provide the detailed explanations necessary for developers to understand and remediate vulnerabilities effectively. The advent of large language models (LLMs) has introduced transformative potential due to their advanced generative capabilities and ability to comprehend complex contexts, offering new possibilities for addressing these challenges. In this paper, we propose LLMVulExp, an automated framework designed to specialize LLMs for the dual tasks of vulnerability detection and explanation. To address the challenges of acquiring high-quality annotated data and injecting domain-specific knowledge, LLMVulExp leverages prompt-based techniques for annotating vulnerability explanations and fine-tunes LLMs using instruction tuning with Low-Rank Adaptation (LoRA), enabling LLMVulExp to detect vulnerability types in code while generating detailed explanations, including the cause, location, and repair suggestions. Additionally, we employ a Chain-of-Thought (CoT) based key code extraction strategy to focus LLMs on analyzing vulnerability-prone code, further enhancing detection accuracy and explanatory depth.We conducted experiments across multiple vulnerability detection settings on three benchmark datasets, demonstrating the effectiveness of our method. This study highlights the feasibility of utilizing LLMs for real-world vulnerability detection and explanation tasks, providing critical insights into their adaptation and application in software security.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».