LLMpatronous: Harnessing the Power of LLMs For Vulnerability Detection

要約

さまざまなセクターにわたる人工知能（AI）の変革的影響にもかかわらず、サイバーセキュリティは、高い誤った陽性率と表面的なコードの理解によって妨げられ、従来の静的および動的分析ツールに依存し続けています。
生成AIはソフトウェア開発に有望な自動化機能を提供しますが、脆弱性検出のために大規模な言語モデル（LLMS）を活用することは、独自の課題をもたらします。
このホワイトペーパーでは、脆弱性を特定する際のLLMの潜在性と制限を調査し、幻覚、限られたコンテキストの長さ、知識のカットオフなどの固有の弱点を認めています。
脆弱性検出のために機械学習モデルを採用した以前の試みは、現実世界の適用性、機能エンジニアリングの課題、文脈的理解の欠如、および進化する脅威の景観に対応するためのトレーニングモデルの複雑さにより、効果がないことが証明されています。
したがって、これらの制限を軽減し、LLMベースの脆弱性検出の品質と信頼性を確保することに焦点を当てた堅牢なAI駆動型アプローチを提案します。
検索された生成（RAG）とエージェントの混合（MOA）を組み合わせた革新的な方法論を通じて、この研究はLLMSの強みを活用しながら、その弱点に対処し、最終的には進化し続けるソフトウェアのランド構想を確保するための信頼できる効率的なAI搭載ソリューションへの道を開くことを目指しています。

要約(オリジナル)

Despite the transformative impact of Artificial Intelligence (AI) across various sectors, cyber security continues to rely on traditional static and dynamic analysis tools, hampered by high false positive rates and superficial code comprehension. While generative AI offers promising automation capabilities for software development, leveraging Large Language Models (LLMs) for vulnerability detection presents unique challenges. This paper explores the potential and limitations of LLMs in identifying vulnerabilities, acknowledging inherent weaknesses such as hallucinations, limited context length, and knowledge cut-offs. Previous attempts employing machine learning models for vulnerability detection have proven ineffective due to limited real-world applicability, feature engineering challenges, lack of contextual understanding, and the complexities of training models to keep pace with the evolving threat landscape. Therefore, we propose a robust AI-driven approach focused on mitigating these limitations and ensuring the quality and reliability of LLM based vulnerability detection. Through innovative methodologies combining Retrieval-Augmented Generation (RAG) and Mixtureof-Agents (MoA), this research seeks to leverage the strengths of LLMs while addressing their weaknesses, ultimately paving the way for dependable and efficient AI-powered solutions in securing the ever-evolving software landscape.

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