Enhancing AI-based Generation of Software Exploits with Contextual Information

要約

この実践的な体験レポートでは、自然言語 (NL) 記述から攻撃的なセキュリティ コードを生成するニューラル機械翻訳 (NMT) モデルの機能を調査し、文脈理解の重要性とモデルのパフォーマンスへの影響を強調しています。
私たちの研究では、実際のシェルコードで構成されるデータセットを使用して、欠落している情報、必要なコンテキスト、不必要なコンテキストなど、さまざまなシナリオにわたってモデルを評価します。
実験は、不完全な説明に対するモデルの復元力、コンテキストを活用して精度を高める能力、無関係な情報を識別する能力を評価するように設計されています。
この調査結果から、コンテキスト データの導入によりパフォーマンスが大幅に向上することが明らかになりました。
ただし、追加のコンテキストの利点は特定の点を超えると減少します。これは、モデルのトレーニングに最適なレベルのコンテキスト情報を示しています。
さらに、このモデルは、不要なコンテキストをフィルタリングして除去し、攻撃的なセキュリティ コードの生成において高レベルの精度を維持する能力を実証しています。
この研究は、AI 主導のコード生成、特に攻撃的なコードの生成など、高度な技術的精度が必要なアプリケーションにおけるコンテキストの使用の最適化に関する将来の研究への道を開きます。

要約(オリジナル)

This practical experience report explores Neural Machine Translation (NMT) models’ capability to generate offensive security code from natural language (NL) descriptions, highlighting the significance of contextual understanding and its impact on model performance. Our study employs a dataset comprising real shellcodes to evaluate the models across various scenarios, including missing information, necessary context, and unnecessary context. The experiments are designed to assess the models’ resilience against incomplete descriptions, their proficiency in leveraging context for enhanced accuracy, and their ability to discern irrelevant information. The findings reveal that the introduction of contextual data significantly improves performance. However, the benefits of additional context diminish beyond a certain point, indicating an optimal level of contextual information for model training. Moreover, the models demonstrate an ability to filter out unnecessary context, maintaining high levels of accuracy in the generation of offensive security code. This study paves the way for future research on optimizing context use in AI-driven code generation, particularly for applications requiring a high degree of technical precision such as the generation of offensive code.

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