当前位置： 首页 > news >正文

[论文阅读] 人工智能 + 软件工程 | 大型语言模型对决传统方法：多语言漏洞修复能力大比拼

news 2025/8/11 9:26:31

大型语言模型对决传统方法：多语言漏洞修复能力大比拼

论文阅读：On the Evaluation of Large Language Models in Multilingual Vulnerability Repair

arXiv:2508.03470
On the Evaluation of Large Language Models in Multilingual Vulnerability Repair
Dong wang, Junji Yu, Honglin Shu, Michael Fu, Chakkrit Tantithamthavorn, Yasutaka Kamei, Junjie Chen
Subjects: Software Engineering (cs.SE)

一段话总结

本文通过大规模实证研究，评估了现有自动漏洞修复（AVR）方法和大型语言模型（LLMs） 在七种编程语言（C、C#、C++、Go、JavaScript、Java、Python）中的漏洞修复性能。研究发现，GPT-4o在指令微调结合少样本提示策略下，Exact Match（EM）分数达28.71%，与最优AVR方法VulMaster（28.94%）相当；LLM方法在修复独特漏洞和最危险漏洞上更具优势，对未见过的编程语言（如TypeScript）泛化能力更强；所有模型在Go语言上修复效果最佳，C/C++ 最差。该研究为LLMs在多语言漏洞修复中的应用提供了关键 insights。
在这里插入图片描述

研究背景

想象一下，你手机里的APP、电脑上的软件，就像一座座复杂的城堡，而“软件漏洞”就是城堡墙上的裂缝——黑客可能通过这些裂缝闯入，窃取你的信息、操控设备，甚至造成巨大损失。比如2021年的Log4Shell漏洞，堪称“十年一遇的大裂缝”，攻击者能在任何受影响的系统上执行恶意代码，导致无数用户遭殃。

随着软件越来越复杂，漏洞数量也在飙升。2023年报告的软件漏洞多达28961个，比2022年猛增15.57%。但修复这些漏洞可不是件容易事：一方面，需要专业知识；另一方面，手动修复平均要45天以上，远跟不上漏洞出现的速度。

过去，研究者们开发了不少基于深度学习的“自动漏洞修复工具”，但这些工具大多只擅长修复C/C++语言的漏洞。可现在的软件开发早已是“多国部队”——Python、Java、Go等语言都广泛使用，它们的漏洞同样需要关注。这就像只给消防员配备了扑灭木房火灾的工具，却面对的是钢筋水泥建筑的火灾，显然不够用。

而近年来大火的大型语言模型（LLMs），比如GPT系列，号称能理解多种语言，甚至能写代码。那么，它们能不能成为“多语言漏洞修复”的万能灭火器？这正是这篇论文要探究的问题。

主要作者及单位信息

  • DONG WANG，天津大学智能与计算学部
  • JUNJI YU，天津大学智能与计算学部
  • HONGLIN SHU，九州大学（日本）
  • MICHAEL FU，墨尔本大学（澳大利亚）
  • CHAKKRIT TANTITHAMTHAVORN，莫纳什大学（澳大利亚）
  • YASUTAKA KAMEI，九州大学（日本）
  • JUNJIE CHEN（通讯作者），天津大学智能与计算学部

创新点

这篇论文的“独特亮点”主要有三个：

  1. 首次全面对比：是首个系统评估“传统自动修复方法”和“大型语言模型”在多语言漏洞修复中表现的研究，覆盖了7种主流编程语言（C、C#、C++、Go、JavaScript、Java、Python）。

  2. 策略深挖：不仅测试了LLMs的基础能力，还设计了“零样本提示”“少样本提示”“指令微调”等多种策略，找到让LLMs发挥最佳效果的方式。

  3. 泛化能力验证：专门测试了模型对“从未见过的编程语言”（如TypeScript）的漏洞修复能力，这对实际应用至关重要——毕竟软件世界总有新语言出现。

研究方法和思路

研究团队就像一场“漏洞修复大赛”的组织者，设计了一套严谨的“比赛规则”，步骤如下：

  1. 选数据集：用了目前最新的多语言漏洞数据集REEF，里面有4466个真实漏洞案例（CVE），30987个修复补丁，覆盖7种语言。相当于给参赛者准备了丰富的“练习题”。

  2. 确定参赛选手：

    • 传统自动修复工具（AVR）：比如VulMaster、VulRepair等5种，都是该领域的佼佼者。
    • 预训练语言模型（PLM）：比如CodeBERT、CodeT5等7种，擅长处理代码的AI模型。
    • 大型语言模型（LLMs）：包括DeepSeek-Coder、Code Llama、Llama 3、GPT-3.5-Turbo、GPT-4o，既有开源的，也有闭源的。

  3. 设计比赛项目：

    • 基础能力测试（RQ1）：传统工具和PLM在多语言修复中表现如何？
    • LLM专项测试（RQ2）：不同LLM用不同策略（零样本、少样本、指令微调）时，谁修复得最好？
    • 优劣势分析（RQ3）：哪种方法擅长修复独特漏洞？哪种更能处理危险漏洞？
    • 泛化能力测试（RQ4）：对没学过的语言（如TypeScript），模型还能修复漏洞吗？

  4. 评分标准：用三个指标打分：

    • Exact Match（EM）：修复结果和正确答案完全一样的比例，相当于“全对”。
    • BLEU-4：生成代码和正确答案的相似度，看“意思对不对”。
    • ROUGE：评估修复内容的覆盖度，看“关键部分有没有修到”。

主要贡献

这篇论文的成果就像给“漏洞修复界”投下了一颗重磅炸弹，带来了三个关键价值：

  1. 找到了当前最佳选手：GPT-4o在“指令微调+少样本提示”策略下，EM分数达28.71%，和传统工具中最强的VulMaster（28.94%）几乎打平。这意味着LLMs已经具备挑战传统方法的实力。

  2. 揭示了LLMs的独特优势：

    • 更擅长修复“独特漏洞”：LLM能修复169个传统工具修不了的漏洞，比VulMaster多24%。
    • 更能处理危险漏洞：在2023年最危险的25种漏洞中，LLM修复成功率32.48%，高于传统工具的31.15%。
    • 泛化能力强：对没学过的TypeScript语言，GPT-4o修复成功率28.57%，而VulMaster只有5.88%。

  3. 指明了语言差异：所有模型在Go语言上修复效果最好（平均EM 31.59%），在C/C++上最差（C++仅6.73%）。这可能和Go语法简洁、C/C++复杂有关，为后续优化指明方向。

2. 思维导图

在这里插入图片描述

3. 详细总结

1. 研究背景与目的
  • 背景：现有基于深度学习的自动漏洞修复（AVR）方法局限于特定语言（如C/C++），而大型语言模型（LLMs）具备跨语言能力，但在多语言漏洞修复中的有效性尚未明确。
  • 目的：通过大规模实证研究，对比现有AVR方法、预训练语言模型（PLMs）和LLMs在七种编程语言中的漏洞修复性能，探索LLMs的潜力与局限。
2. 实验设计
  • 数据集：采用REEF多语言漏洞数据集，包含4466个CVE、30987个补丁，覆盖7种语言（C、C#、C++、Go、JavaScript、Java、Python），经处理后得到10649个函数对（训练集7448、验证集1059、测试集2142）。
  • 模型：
    • AVR方法：VulMaster、VulRepair等5种；
    • PLMs：CodeBERT、CodeT5等7种；
    • LLMs：DeepSeek-Coder、Code Llama、Llama 3、GPT-3.5-Turbo、GPT-4o共5种。
  • LLM策略：零样本提示、少样本提示（BM25选3个示例）、指令微调（结合LoRA）。
  • 评估指标：Exact Match（EM）、BLEU-4、ROUGE-1/2/L。
3. 研究结果（RQ1-RQ4）
研究问题关键发现关键数据
RQ1：现有方法表现VulMaster最优，Encoder-decoder PLMs（如CodeT5）优于其他PLMs；Go效果最好，C/C++最差VulMaster的EM（beam 1）为28.94%，CodeT5为14.33%
RQ2：LLMs表现指令微调+少样本策略最优，GPT-4o的EM达28.71%，与VulMaster无统计差异；Go最佳，C/C++最差GPT-4o（指令微调+少样本）EM 28.71%，McNemar检验p=0.8314
RQ3：方法优劣势LLM（GPT-4o）修复169个独特漏洞，多于VulMaster（136个）；在2023年Top25危险CWE中修复率32.48%，高于AVR（31.15%）独特正确修复：LLM 169 > AVR 136 > PLM 8
RQ4：泛化能力GPT-4o对未见过的TypeScript漏洞EM达28.57%，远超VulMaster（5.88%）TypeScript修复：GPT-4o 28.57% vs VulMaster 5.88%
4. 结论与贡献
  • 首次系统评估多语言漏洞修复中的AVR、PLM和LLMs；
  • 验证了LLMs（尤其指令微调+少样本策略）在多语言修复中的潜力；
  • 揭示了LLMs的能力与局限，为未来研究提供指导；
  • 开源数据、代码和分析细节。

4. 关键问题

  1. 问题：在多语言漏洞修复中，LLMs与现有最优AVR方法（如VulMaster）的核心差异是什么？
    答案：LLMs（如GPT-4o，指令微调+少样本）在EM分数上与VulMaster接近（28.71% vs 28.94%），但在修复独特漏洞（169个 vs 136个）和2023年Top25危险CWE（32.48% vs 31.15%）上表现更优，且对未见过的语言（如TypeScript）泛化能力更强（28.57% vs 5.88%）。

  2. 问题：哪种LLM策略对多语言漏洞修复最有效？其性能如何？
    答案：指令微调结合少样本提示策略最有效。其中，GPT-4o在该策略下EM达28.71%，BLEU-4为0.8448，ROUGE-1为0.9232，显著优于零样本（0.33%）和单纯少样本（26.89%）策略，且在7种语言中对Go修复效果最好（41.02%），C/C++最差（13.82%）。

  3. 问题：不同编程语言的漏洞修复效果有何差异？原因可能是什么？
    答案：所有模型在Go语言上修复效果最佳（ median EM 31.59%），C/C++ 最差（C：8.03%，C++：6.73%）。可能原因是Go语言较新、语法简洁，而C/C++语法复杂、内存操作等漏洞类型更难修复。

总结

这篇论文通过大规模实验，全面对比了传统自动修复工具、预训练模型和大型语言模型在多语言漏洞修复中的表现。结果显示：

  • 传统工具中，VulMaster表现最佳（EM 28.94%）；
  • 大型语言模型中，GPT-4o在“指令微调+少样本提示”策略下表现最优（EM 28.71%），与VulMaster不相上下；
  • LLMs在修复独特漏洞、危险漏洞和未见过的语言漏洞上更有优势；
  • 所有模型在Go语言上修复效果最好，C/C++最差。

这项研究证明了LLMs在多语言漏洞修复中的巨大潜力，为未来开发更通用、更高效的漏洞修复工具提供了重要参考。

解决的主要问题/成果

  1. 解决了“传统工具语言局限”的问题，证明LLMs能跨语言修复漏洞。
  2. 找到了LLMs的最佳使用策略（指令微调+少样本提示），为实际应用提供指导。
  3. 揭示了不同语言修复难度的差异，帮助研究者针对性优化模型。
  4. 开源了所有数据和代码，方便其他研究者继续探索。
http://www.lryc.cn/news/616082.html

相关文章：

  • FlinkSQL Joins全解析
  • 从MySQL到大数据平台：基于Spark的离线分析实战指南
  • Spark学习（Pyspark）
  • 在VMware中安装统信UOS桌面专业版
  • 可视化程序设计(4) - 第一个图形窗口程序
  • Python元组
  • 计算XGBoost分类模型的错误率
  • Qt 框架全面解析：从基础到应用
  • 基于C语言（兼容C++17编译器）的记账系统实现
  • CompletableFuture实现Excel sheet页导出
  • RabbitMQ面试精讲 Day 19：网络调优与连接池管理
  • GitHub上为什么采用Gradle编译要多于Maven
  • Excel合并同步工具V1.0
  • Pytorch深度学习框架实战教程10：Pytorch模型保存详解和指南
  • Spring Boot集成WebSocket
  • Spring Boot与WebSocket构建物联网实时通信系统
  • Android Intent 解析
  • Leetcode 3644. Maximum K to Sort a Permutation
  • 数学建模——回归分析
  • 香橙派 RK3588 部署 DeepSeek
  • 【2025CVPR-图象分类方向】ProAPO：视觉分类的渐进式自动提示优化
  • 【Linux】通俗易懂讲解-正则表达式
  • WAIC2025逛展分享·AI鉴伪技术洞察“看不见”的伪造痕迹
  • Jetpack系列教程（二）：Hilt——让依赖注入像吃蛋糕一样简单
  • JavaWeb（苍穹外卖）--学习笔记17（Apache Echarts）
  • 【鸿蒙/OpenHarmony/NDK】什么是NDK? 为啥要用NDK?
  • 【图像算法 - 11】基于深度学习 YOLO 与 ByteTrack 的目标检测与多目标跟踪系统（系统设计 + 算法实现 + 代码详解 + 扩展调优）
  • 机器学习——DBSCAN 聚类算法 + 标准化
  • Python 实例属性和类属性
  • 安卓录音方法