Code-Analyse durch Symmetrie in LLMs verbessern

Grosse Sprachmodelle (LLMs) haben gezeigt, dass sie Aufgaben im Bereich Programmierung automatisieren können, was für die Sicherheitsarbeit echt wichtig ist. Allerdings kommen die LLM-Designs, die fürs Coden verwendet werden, oft aus anderen Bereichen wie der Verarbeitung natürlicher Sprache, was Fragen aufwirft, wie gut sie sich an neue Programmier-Situationen anpassen können. Eine grosse Herausforderung besteht darin, sicherzustellen, dass diese Modelle die wichtigen Aspekte des Codierens verstehen, wie z.B. wie Daten durch den Code fliessen und wie verschiedene Anweisungen sich gegenseitig beeinflussen.

Wir schauen uns an, wie bestimmte Eigenschaften im Code ihre Form unter Veränderungen behalten und betrachten, wie diese Code-Eigenschaften die LLM-Designs für die Programmanalyse verbessern können. Wir bieten ein starkes Framework, das erklärt, wie diese Code-Eigenschaften zusammenwirken, und schlagen Methoden vor, um die wichtigen Eigenschaften des Codes während des Lernens der Modelle zu bewahren.

Ausserdem präsentieren wir einen neuen Typ von Aufmerksamkeitsmechanismus, der in LLMs verwendet wird und diese Code-Eigenschaften intakt hält. Unsere Experimente zeigen, dass dieser neue Mechanismus effektiv ist und unseren Ansatz verbessert, um verschiedene Aufgaben im Zusammenhang mit dem Coden zu bewältigen.

Im Bereich Sicherheit ist das Verständnis von Code entscheidend für Aufgaben wie die Auffindung von Sicherheitslücken, die Analyse von Malware und die Rückverfolgung von dekompiliertem Code. Deep Learning, insbesondere mit LLMs, hat einige Erfolge bei der Modellierung von Code für diese Aufgaben erzielt. Dennoch bleiben erhebliche Bedenken, wie gut diese Techniken mit neuem oder unbekanntem Code umgehen können.

Viele LLM-Designs fürs Coden leihen sich Ideen aus der Bildverarbeitung und der Verarbeitung natürlicher Sprache. Die Herausforderung besteht darin, zu klären, wie man das Verständnis von Programmiermerkmalen einbringen kann, ohne sie explizit in den Trainingsdaten zu detaillieren. Diese Arbeit befasst sich damit, indem sie eine Grundlage basierend auf den Regelmässigkeiten in Code-Strukturen aufbaut. Wir erforschen, wie diese konsistenten Muster die Code-Analyse verbessern können.

#Codesymmetrie

Der Begriff der Symmetrie im Code bezieht sich auf jede Veränderung eines Code-Segments, die das Verhalten des Codes bewahrt. Wenn du zum Beispiel einen einfachen Code-Schnipsel wie x=2; y=4 hast, ändert sich das Funktionieren des Codes nicht, wenn du die Reihenfolge dieser Zeilen änderst in y=4; x=2. Daher muss jeder Prozess, der darauf angewiesen ist, das Verhalten des Codes zu verstehen, diese Symmetrien erkennen und konsistente Ergebnisse liefern, unabhängig davon, wie der Code angeordnet ist.

#Einschränkungen der aktuellen Methoden

Momentan ist eine Möglichkeit, einem LLM diese Codesymmetrien beizubringen, die Datenaugmentation, die das Erstellen vieler Variationen des Originalcodes umfasst. Allerdings hat dieses Verfahren zwei schwerwiegende Nachteile. Erstens kann das Erstellen all dieser Variationen sehr ressourcenintensiv sein. Die Anzahl der Möglichkeiten, Code umzustellen und dabei seine Funktion zu erhalten, kann mit der Menge an Code schnell wachsen. Zweitens gibt es, selbst wenn ein Modell auf all diesen Variationen trainiert wird, keine Garantie dafür, dass es lernt, mit diesen Änderungen effektiv umzugehen.

#Unser Ansatz

Wir stellen einen Ansatz basierend auf Gruppentheorie vor, um neue LLM-Designs zu entwickeln, die die Symmetrien des Codes standardmässig beibehalten und sicherstellen, dass bestimmte Eigenschaften durch das Training erhalten bleiben. Eine "Gruppe" in diesem Sinne bezieht sich auf eine Menge von Transformationen, die auch Operationen hat, die es ermöglichen, diese Transformationen zu kombinieren, um neue zu erzeugen.

Wir definieren eine Symmetriegruppe von Code als eine Menge von Transformationen, die das Verhalten des ursprünglichen Codes intakt hält. Der Vorteil der Verwendung dieser Gruppenidee ist, dass eine kleine Menge grundlegender Transformationen alle möglichen Kombinationen erzeugen kann, was es einfacher macht zu beweisen, dass das Bewahren dieser Eigenschaften für jede Transformation in der Gruppe funktioniert.

Darüber hinaus bieten wir einen Weg, um herauszufinden, welche Transformationen die Bedeutung eines Code-Segments bewahren, indem wir die Interpretation der Code-Struktur analysieren. Dieser Ansatz ermöglicht es uns, ein neues LLM-Design zu erstellen, das die Eigenschaften des Codes durch einen modifizierten Selbstaufmerksamkeitsprozess intakt hält.

#Verständnis der inneren Funktionsweise des Modells

LLMs funktionieren hauptsächlich durch zwei Teile: das Lernen, Eingaben darzustellen, und das Lernen, Vorhersagen zu treffen. Während der Repräsentationsphase wandeln die anfänglichen Schichten eines LLM Code-Eingaben in einen hochdimensionalen Raum um, wobei die wesentlichen Merkmale und Beziehungen im Code erfasst werden. Danach werden die gelernten Darstellungen in der Vorhersagephase verwendet, um Ausgaben basierend auf bestimmten Aufgaben zu generieren.

#Äquivarianz der Repräsentationen

Unser Ansatz zielt darauf ab, sicherzustellen, dass die Ausgabe eines LLM unverändert bleibt, wenn eine Symmetrie aus seiner Gruppe angewendet wird. Dies geschieht in zwei Phasen: Erstens, indem sichergestellt wird, dass die Repräsentationen die Symmetriestruktur beibehalten, und zweitens, indem die Vorhersagefunktion invariant gemacht wird.

Die Idee der "Äquivarianz" bedeutet, dass das Anwenden einer Transformation aus der Symmetriegruppe auf die Repräsentation eines Code-Segments das gleiche Ergebnis liefert, wie zuerst den Code zu transformieren und dann die Repräsentation des neuen Codes zu erhalten.

#Unser Modell-Design

Das Design unseres LLM umfasst die Schaffung eines Mechanismus, der auf neuen Selbstaufmerksamkeitsprozessen im LLM basiert. Diese Prozesse sind so gestaltet, dass sie äquivariant zu Codesymmetrien sind und damit effektives Lernen von Code-Repräsentationen ermöglichen, die diese Eigenschaften bewahren.

Empirische Beweise zeigen, dass unser Modell gut auf viele Programmier-Transformationen jenseits einfacher Umstellungen generalisiert. Das LLM ist so konstruiert, dass die erlernte Repräsentation diese Symmetrien widerspiegelt, wodurch die Leistung bei verschiedenen Analyseaufgaben gesteigert wird.

#Programm-Analyse-Aufgaben

Wir testen unser Modell bei einer Vielzahl von Aufgaben, die die Analyse von Quellcode und Binärcode umfassen. Zu diesen Aufgaben gehören die Vorhersage von Funktionsnamen und -signaturen, das Finden ähnlicher Funktionen und die Vorhersage von Speicherbereichen, die von Anweisungen verwendet werden. Für jede Aufgabe entwerfen wir einen Vorhersagekopf, der auf der Art der benötigten Analyse basiert.

Für die Binäranalyse betrachten wir drei Hauptaufgaben: das Erkennen von Funktionalität, das Vorhersagen von Funktionssignaturen und das Vorhersagen von Arten von Speicherbereichen. Jede dieser Aufgaben erlaubt es uns, zu beurteilen, wie effektiv das Modell das Verhalten des Codes verstehen und interpretieren kann.

#Umgebungen und Datensätze

Um die Effektivität unseres Modells zu bewerten, verwenden wir einen Datensatz, der aus Open-Source-Projekten sowie anderen weithin anerkannten Datensätzen aus vorherigen Analysen besteht. Wir analysieren, wie die gelernten Repräsentationen gegenüber sowohl gesehenen als auch ungesehenen Daten-Transformationen abschneiden.

#Experimentelle Ergebnisse

Unsere Experimente zeigen, dass unser Modell in mehreren Programmieraufgaben bessere Leistungen erzielt als die aktuell besten Modelle. Selbst ohne umfangreiche Vorab-Training zeigt unser Ansatz überlegene Generalisierungsfähigkeiten, insbesondere wenn er auf ungesehenen Daten oder Transformationen angewendet wird.

#Generalisierung auf ungesehene Daten

In einer Testreihe trainierten wir unser Modell mit Samples, die mit einem Compiler kompiliert wurden, und bewerteten es dann mit Samples, die mit einem anderen kompiliert wurden. Die Ergebnisse zeigten, dass unser Modell in diesen ungesehenen Datensätzen konstant besser abschnitt als andere, was unsere Behauptung untermauert, dass es sich effektiver an Veränderungen in der Code-Struktur anpassen kann.

#Trainingseffizienz

Unser Modell sticht nicht nur in der Leistung, sondern auch in der Effizienz hervor. Wir stellen fest, dass unsere Designs die Zeit und Ressourcen, die während des Trainings benötigt werden, im Vergleich zu anderen Modellen reduzieren, wodurch unser Ansatz sowohl umweltfreundlich als auch ressourcenschonend ist.

#Wichtige Beiträge

1. Wir präsentieren ein Framework, das sich auf Codesymmetriegruppen konzentriert und effektive Generalisierung über neue Beispiele ermöglicht, die aus Kombinationen dieser Symmetrien entstehen.
2. Wir bieten formale Definitionen und Einblicke, die helfen, die Symmetrien des Codes logisch zu verstehen.
3. Wir führen einen Mechanismus ein, der die Symmetrien im Code basierend auf ihren strukturellen Beziehungen identifiziert.
4. Wir zeigen, wie eine neuartige LLM-Architektur, die einen neuen Typ Selbstaufmerksamkeitsmechanismus beinhaltet, zu verbesserter Generalisierung und Robustheit bei Programm-Analyse-Aufgaben führen kann.

#Zukünftige Arbeiten

Obwohl unser Ansatz effektiv ist, gibt es immer Raum für Verbesserungen. Zukünftige Forschungsbereiche umfassen die Verfeinerung unseres Modells mit symmetrie-bewussten Vortrainingstechniken, die Erweiterung zur Unterstützung komplexerer Transformationstypen und die Anwendung dieses Frameworks auf andere Formen von neuronalen Netzwerkdesigns.

#Fazit

Zusammenfassend bietet unsere vorgeschlagene Methode einen strukturierten Weg, um das Verständnis und die Analyse von Code durch die Linse der Symmetrie zu verbessern. Indem wir uns darauf konzentrieren, wichtige Eigenschaften des Codes zu bewahren, ermöglichen wir es LLMs, in komplexeren, realen Programmierungsszenarien effektiv zu arbeiten. Während wir weiterhin unseren Ansatz verfeinern und anpassen, freuen wir uns darauf, weitere Fortschritte in der Code-Analyse und Sicherheit zu erzielen.