你的指令并非总是有用：评估指令微调在软件漏洞检测中的效能
软件工程
2024-01-17 v1 人工智能
摘要
软件虽然有益，但由于固有的漏洞，会带来潜在的网络安全风险。检测这些漏洞至关重要，而深度学习因其无需大量特征工程即可良好运行的能力，已显示出作为此任务有效工具的潜力。然而，将深度学习部署用于漏洞检测的一个挑战是训练数据的有限可用性。近期研究突显了深度学习在多样化任务中的效能。这一成功归因于指令微调，该技术在漏洞检测的背景下仍探索不足。本文研究了模型（特别是近期的一种语言模型）在超出其训练数据所用编程语言之外进行泛化的能力。同时，也考察了自然语言指令在增强这种泛化能力方面的作用。我们的研究在一个真实世界数据集上评估了模型预测易受攻击代码的性能。我们提出了关键见解和经验教训，有助于理解深度学习在软件漏洞检测中的应用。
引用
@article{arxiv.2401.07466,
title = {Your Instructions Are Not Always Helpful: Assessing the Efficacy of Instruction Fine-tuning for Software Vulnerability Detection},
author = {Imam Nur Bani Yusuf and Lingxiao Jiang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2401.07466},
year = {2024}
}