Leveraging GPT-4 for Vulnerability-Witnessing Unit Test Generation

📄 arXiv: 2506.11559v1 📥 PDF

作者: Gábor Antal, Dénes Bán, Martin Isztin, Rudolf Ferenc, Péter Hegedűs

分类: cs.SE, cs.AI

发布日期: 2025-06-13

💡 一句话要点

利用GPT-4生成漏洞见证单元测试以提升软件安全性

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 自动化测试 软件安全 漏洞检测 GPT-4 单元测试生成 自然语言处理 机器学习

📋 核心要点

  1. 现有的手动测试过程复杂且资源消耗大，难以高效生成针对软件漏洞的测试用例。
  2. 本文提出利用GPT-4模型自动生成漏洞见证单元测试，以减轻开发者和安全专家的负担。
  3. 实验结果显示，GPT-4生成的测试用例中66.5%语法正确，且可在较少手动干预下转化为有效测试。

📝 摘要（中文）

在软件开发生命周期中，测试对质量保证至关重要。适当的测试不仅提高代码覆盖率和防止回归，还能确保识别和有效修复潜在漏洞。然而，创建此类测试是一个复杂且资源消耗大的手动过程。本文探讨了广泛使用的大型语言模型GPT-4在漏洞视角下的自动单元测试生成能力。我们分析了VUL4J数据集中真实漏洞及其修复的子集，以确定GPT-4是否能够基于修复前后的代码生成语法和/或语义正确的单元测试。结果表明，GPT-4在没有领域特定预训练的情况下，能够生成66.5%的语法正确的测试用例。尽管语义正确性仅在7.5%的情况下得到自动验证，但主观评估显示，GPT-4通常生成的测试模板可以在相对较少的手动努力下进一步开发为功能完整的漏洞见证测试。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决手动生成针对软件漏洞的单元测试过程中的复杂性和资源消耗问题。现有方法往往依赖于人工编写测试用例，效率低下且容易出错。

核心思路：论文的核心思路是利用GPT-4的自然语言处理能力，自动生成与软件漏洞相关的单元测试，从而提高测试的效率和准确性。通过分析修复前后的代码，GPT-4能够生成相应的测试用例。

技术框架：整体架构包括数据集选择、模型输入处理、测试用例生成和结果评估四个主要模块。首先，从VUL4J数据集中选择包含真实漏洞的代码片段，然后将其输入到GPT-4中生成测试用例，最后对生成的测试用例进行语法和语义的评估。

关键创新：最重要的技术创新在于将大型语言模型应用于漏洞见证测试的自动生成，尤其是在没有领域特定预训练的情况下，依然能够生成高比例的语法正确测试用例。与传统手动测试方法相比，GPT-4的引入显著提高了测试生成的效率。

关键设计：在模型输入方面，采用修复前后的代码片段作为上下文信息，以帮助GPT-4理解漏洞的性质。此外，设计了主观评估标准，以评估生成测试用例的实用性和可开发性。

📊 实验亮点

实验结果显示，GPT-4生成的测试用例中66.5%为语法正确，尽管语义正确性仅为7.5%，但主观评估表明生成的测试模板可在较少的手动干预下转化为有效的漏洞见证测试，显示出GPT-4在此领域的潜力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括软件开发、信息安全和自动化测试等。通过自动生成漏洞见证测试，开发者可以更快速地识别和修复软件中的安全漏洞，从而提升软件的整体安全性和可靠性。未来，该方法可能会与其他自动化工具结合，形成更为完整的安全测试解决方案。

📄 摘要（原文）

In the life-cycle of software development, testing plays a crucial role in quality assurance. Proper testing not only increases code coverage and prevents regressions but it can also ensure that any potential vulnerabilities in the software are identified and effectively fixed. However, creating such tests is a complex, resource-consuming manual process. To help developers and security experts, this paper explores the automatic unit test generation capability of one of the most widely used large language models, GPT-4, from the perspective of vulnerabilities. We examine a subset of the VUL4J dataset containing real vulnerabilities and their corresponding fixes to determine whether GPT-4 can generate syntactically and/or semantically correct unit tests based on the code before and after the fixes as evidence of vulnerability mitigation. We focus on the impact of code contexts, the effectiveness of GPT-4's self-correction ability, and the subjective usability of the generated test cases. Our results indicate that GPT-4 can generate syntactically correct test cases 66.5\% of the time without domain-specific pre-training. Although the semantic correctness of the fixes could be automatically validated in only 7. 5\% of the cases, our subjective evaluation shows that GPT-4 generally produces test templates that can be further developed into fully functional vulnerability-witnessing tests with relatively minimal manual effort. Therefore, despite the limited data, our initial findings suggest that GPT-4 can be effectively used in the generation of vulnerability-witnessing tests. It may not operate entirely autonomously, but it certainly plays a significant role in a partially automated process.