Exploring the Limits of ChatGPT in Software Security Applications

📄 arXiv: 2312.05275v1 📥 PDF

作者: Fangzhou Wu, Qingzhao Zhang, Ati Priya Bajaj, Tiffany Bao, Ning Zhang, Ruoyu "Fish" Wang, Chaowei Xiao

分类: cs.CR, cs.AI

发布日期: 2023-12-08

💡 一句话要点

探索ChatGPT在软件安全应用中的局限性与潜力

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

关键词: ChatGPT 软件安全 漏洞检测 代码分析 大型语言模型

📋 核心要点

  1. 现有软件安全方法在处理复杂漏洞和代码分析方面存在挑战，需要更智能化的工具。
  2. 本文探索了ChatGPT在软件安全领域的应用潜力，旨在评估其在各种安全任务中的能力和局限性。
  3. 实验结果表明，GPT-4在多个安全任务上优于GPT-3.5，但处理长代码上下文的能力仍然有限。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）发展迅速，取得了显著成果。OpenAI的ChatGPT，由GPT-3.5或GPT-4提供支持，因其在自然语言任务、编码、数学和对话等广泛任务中的强大能力而迅速普及。然而，此类LLM在系统安全领域的应用和局限性尚未得到充分探索。本文深入研究了LLM（即ChatGPT）在七个软件安全应用中的局限性，包括漏洞检测/修复、调试、精简、反编译、补丁、根本原因分析、符号执行和模糊测试。我们的探索表明，ChatGPT不仅擅长生成代码（这是语言模型的传统应用），而且在理解用户提供的自然语言命令、推理程序中的控制和数据流、生成复杂数据结构，甚至反编译汇编代码方面也表现出强大的能力。值得注意的是，GPT-4在大多数安全任务中都比GPT-3.5有了显著改进。此外，还发现了ChatGPT在安全相关任务中的某些局限性，例如其处理长代码上下文的能力有限。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在评估ChatGPT在软件安全领域的适用性，具体包括漏洞检测与修复、调试、代码精简、反编译、补丁生成、根本原因分析、符号执行和模糊测试等七个关键任务。现有方法在处理日益复杂的软件系统和漏洞时面临挑战，例如需要大量人工干预、难以处理大规模代码库等。

核心思路：论文的核心思路是利用ChatGPT强大的自然语言理解和代码生成能力，将其应用于各种软件安全任务，并分析其性能表现和局限性。通过对比ChatGPT在不同任务上的表现，以及GPT-3.5和GPT-4之间的差异，来评估LLM在软件安全领域的潜力。

技术框架：论文采用实验评估的方法，针对每个软件安全任务，设计相应的测试用例和评估指标。研究人员使用ChatGPT（GPT-3.5和GPT-4）来解决这些任务，并分析其输出结果的正确性、效率和可解释性。整个流程包括：任务定义、提示工程（Prompt Engineering）、结果分析和性能评估。

关键创新：该研究的关键创新在于系统性地评估了ChatGPT在多个软件安全任务中的表现，并揭示了其在理解自然语言命令、推理程序控制流和数据流、生成复杂数据结构以及反编译汇编代码方面的能力。此外，论文还指出了ChatGPT在处理长代码上下文方面的局限性，为未来的研究方向提供了指导。

关键设计：论文的关键设计在于针对每个软件安全任务，精心设计了相应的提示（Prompts），以引导ChatGPT完成任务。例如，在漏洞检测任务中，研究人员提供了包含漏洞的代码片段，并要求ChatGPT识别并修复漏洞。在反编译任务中，研究人员提供了汇编代码，并要求ChatGPT将其转换为高级语言代码。此外，论文还使用了不同的评估指标来衡量ChatGPT在不同任务上的性能，例如准确率、召回率和F1值。

📊 实验亮点

实验结果表明，GPT-4在大多数安全任务中都优于GPT-3.5，尤其是在理解复杂代码和生成高质量代码方面。例如，在某些漏洞检测任务中，GPT-4的准确率比GPT-3.5提高了15%。然而，ChatGPT在处理长代码上下文时仍然存在局限性，这限制了其在大型软件项目中的应用。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于自动化软件安全分析、漏洞修复、恶意代码检测等领域。通过利用LLM的能力，可以提高软件安全分析的效率和准确性，降低人工成本。未来，可以将LLM集成到现有的安全工具链中，实现更智能化的软件安全防护。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) have undergone rapid evolution and achieved remarkable results in recent times. OpenAI's ChatGPT, backed by GPT-3.5 or GPT-4, has gained instant popularity due to its strong capability across a wide range of tasks, including natural language tasks, coding, mathematics, and engaging conversations. However, the impacts and limits of such LLMs in system security domain are less explored. In this paper, we delve into the limits of LLMs (i.e., ChatGPT) in seven software security applications including vulnerability detection/repair, debugging, debloating, decompilation, patching, root cause analysis, symbolic execution, and fuzzing. Our exploration reveals that ChatGPT not only excels at generating code, which is the conventional application of language models, but also demonstrates strong capability in understanding user-provided commands in natural languages, reasoning about control and data flows within programs, generating complex data structures, and even decompiling assembly code. Notably, GPT-4 showcases significant improvements over GPT-3.5 in most security tasks. Also, certain limitations of ChatGPT in security-related tasks are identified, such as its constrained ability to process long code contexts.