BERT를 이용한 딥러닝 기반 소스코드 취약점 탐지 방법 연구

김문회; 오희국

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자료유형: 학술저널

저자정보: 김문회 (한양대학교) 오희국 (한양대학교)

저널정보: 한국정보보호학회 정보보호학회논문지 정보보호학회논문지 제32권 제6호

발행연도: 2022.12

수록면: 1,139 - 1,150 (12page)

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SW 산업의 급속한 발전과 함께 새롭게 개발되는 코드와 비례해서 취약한 코드 또한 급증하고 있다. 기존에는 전문가가 수동으로 코드를 분석하여 취약점을 탐지하였지만 최근에는 증가하는 코드에 비해서 분석하는 인력이 부족하다. 이 때문에 기존 Vuldeepecker와 같은 많은 연구에서는 RNN 기반 모델을 이용하여 취약점을 탐지하였다. 그러나 RNN 모델은 코드의 양이 방대할수록 새롭게 입력되는 코드만 학습되고 초기에 입력된 코드는 최종 예측 결과에 영향을 주지 못하는 한계점이 있다. 또한 RNN 기반 방법은 입력에 Word2vec 모델을 사용하여 단어의 의미를 상징하는 embedding을 먼저 학습하여 고정 값으로 RNN 모델에 입력된다. 이는 서로 다른 문맥에서 다른 의미를 표현하지 못하는 한계점이 있다. BERT는 Transformer 모델을 기본 레이어로 사용하여 각 단어가 전체 문맥에서 모든 단어 간의 관계를 계산한다. 또한 MLM과 NST 방법으로 문장 간의 앞뒤 관계를 학습하기 때문에 취약점 탐지와 같은 코드 간 관계를 분석해야 할 필요가 있는 문제에서 적절한 방법이다. 본 논문에서는 BERT 모델과 결합하여 취약점 탐지하는 연구를 수행하였고 실험 결과 취약점 탐지의 정확성이 97.5%로 Vuldeepecker보다 정확성 1.5%. 효율성이 69%를 증가하였다.

#Deep Learning #Vulnerability Detection #Source Code #BERT #Program Slicing

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CWE Top 25 2021, "CWEtop25 2021" https://cwe.mitre.org/top25/archive/2021/2021_cwe_top25.html, Dec. 2022. Xiao, Xusheng, and Shao Yang, "An image-inspired and cnn-based android malware detection approach," Proceedings of the 34th IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering (ASE), pp. 1259-1261, November. 2019

Li, Zhen, et al., “Vuldeepecker: A deep learning-based system for vulnerability detection,” Proceedings of the 25th Network and Distributed System Security (NDSS) Symposium, pp. 1-15, Feb. 2018

Qiang, Gao, "Research on Software Vulnerability Detection Method Based on Improved CNN Model." Scientific Programming," vol. 2022, pp. 4442374, Jul. 2022

Wu, Fang, et al., "Vulnerability detection with deep learning," Proceedings of the 3rd IEEE International Conference on Computer and Communications (ICCC), pp. 1298-1302, Dec. 2017

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