Just-in-Time Detection of Silent Security Patches

📄 arXiv: 2312.01241v3 📥 PDF

作者: Xunzhu Tang, Zhenghan Chen, Kisub Kim, Haoye Tian, Saad Ezzini, Jacques Klein

分类: cs.CR, cs.AI

发布日期: 2023-12-02 (更新: 2024-11-25)

💡 一句话要点

LLMDA：利用大语言模型及时检测静默安全补丁，防范N-day攻击。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 静默安全补丁检测 大语言模型 代码-文本对齐 表示学习 对比学习

📋 核心要点

  1. 现有安全补丁信息不完整，缺乏透明度，导致用户难以发现静默安全补丁，易受攻击。
  2. LLMDA利用大语言模型增强补丁信息，结合代码-文本对齐和标签式训练，提升识别精度。
  3. 实验表明，LLMDA在SPI-DB数据集上F-Measure指标提升20%，显著优于现有方法。

📝 摘要（中文）

开源代码应用广泛，其中嵌入的漏洞正以惊人的速度传播到下游软件。虽然这些漏洞通常能被迅速识别和解决，但维护策略的不一致可能导致安全补丁被忽视。事实上，安全补丁可能是“静默的”，即它们并不总是附带全面的公告，例如CVE。这种缺乏透明度使得用户无法及时获取可用的安全更新，为攻击者利用未修补的漏洞提供了充足的机会。因此，及时识别发布的静默安全补丁对于预防n-day攻击和确保稳健、安全的维护实践至关重要。我们提出了LLMDA，它（1）利用大型语言模型（LLM）生成代码更改解释来增强补丁信息，（2）设计了一种表示学习方法，探索代码-文本对齐方法进行特征组合，（3）实施带有标记指令的标签式训练，以指导基于安全相关性的嵌入，以及（4）依赖于概率批对比学习机制来构建高精度的安全补丁标识符。我们在PatchDB和SPI-DB文献数据集上评估了LLMDA，结果表明我们的方法显著优于现有技术，特别是在SPI-DB基准测试中，F-Measure指标提高了20%（相比GraphSPD）。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决静默安全补丁难以被及时发现的问题。现有方法依赖于人工分析或简单的模式匹配，效率低且容易漏报。缺乏全面的漏洞公告和代码变更解释使得识别过程更加困难，攻击者可以利用未修补的漏洞发起攻击。

核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）生成代码变更的自然语言解释，从而增强补丁的信息。通过结合代码和文本信息，并利用表示学习方法，可以更准确地识别安全相关的补丁。此外，论文还引入了标签式训练和概率批对比学习，以提高识别的精度和鲁棒性。

技术框架：LLMDA框架包含以下几个主要模块：1) LLM增强模块：利用LLM生成代码变更的解释文本。2) 表示学习模块：将代码和文本信息嵌入到统一的向量空间中，利用代码-文本对齐方法进行特征组合。3) 标签式训练模块：使用带有安全相关性标签的指令来指导嵌入过程。4) 概率批对比学习模块：构建高精度的安全补丁标识符。整体流程是，首先利用LLM增强补丁信息，然后通过表示学习将代码和文本信息融合，接着利用标签式训练优化嵌入，最后通过概率批对比学习进行安全补丁的识别。

关键创新：最重要的技术创新点在于结合了大型语言模型和表示学习，用于增强和理解补丁信息。与现有方法相比，LLMDA能够自动生成代码变更的解释，从而减少了人工分析的需求。此外，标签式训练和概率批对比学习进一步提高了识别的精度和鲁棒性。

关键设计：在LLM增强模块中，使用了预训练的语言模型（具体模型未知）来生成代码变更的解释。在表示学习模块中，使用了代码-文本对齐损失函数（具体形式未知）来优化嵌入。在标签式训练模块中，使用了带有安全相关性标签的指令（具体指令集未知）来指导嵌入过程。在概率批对比学习模块中，使用了概率模型（具体模型未知）来衡量补丁之间的相似度。

📊 实验亮点

LLMDA在PatchDB和SPI-DB数据集上进行了评估，结果表明其性能显著优于现有技术。特别是在SPI-DB基准测试中，LLMDA的F-Measure指标比GraphSPD提高了20%。这表明LLMDA能够更准确地识别静默安全补丁，有效降低安全风险。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于软件安全维护、漏洞管理和N-day攻击防御等领域。通过及时识别静默安全补丁，可以帮助开发者和用户更快地修复漏洞，降低安全风险。此外，该方法还可以用于自动化漏洞分析和安全审计，提高软件开发的安全性。

📄 摘要（原文）

Open-source code is pervasive. In this setting, embedded vulnerabilities are spreading to downstream software at an alarming rate. While such vulnerabilities are generally identified and addressed rapidly, inconsistent maintenance policies may lead security patches to go unnoticed. Indeed, security patches can be {\em silent}, i.e., they do not always come with comprehensive advisories such as CVEs. This lack of transparency leaves users oblivious to available security updates, providing ample opportunity for attackers to exploit unpatched vulnerabilities. Consequently, identifying silent security patches just in time when they are released is essential for preventing n-day attacks, and for ensuring robust and secure maintenance practices. With LLMDA we propose to (1) leverage large language models (LLMs) to augment patch information with generated code change explanations, (2) design a representation learning approach that explores code-text alignment methodologies for feature combination, (3) implement a label-wise training with labelled instructions for guiding the embedding based on security relevance, and (4) rely on a probabilistic batch contrastive learning mechanism for building a high-precision identifier of security patches. We evaluate LLMDA on the PatchDB and SPI-DB literature datasets and show that our approach substantially improves over the state-of-the-art, notably GraphSPD by 20% in terms of F-Measure on the SPI-DB benchmark.