Melhorando a Previsão de Vulnerabilidades em Software com Gráficos

Nos últimos anos, muita gente tem se empenhado em usar deep learning pra prever problemas ou fraquezas em software. Mas, infelizmente, esses métodos não foram tão eficazes quanto se esperava. Um dos grandes desafios é que as abordagens atuais de deep learning dependem muito do texto original do código. Isso significa que elas focam demais em como as coisas são nomeadas no código, em vez do que o código realmente faz. A maneira como as variáveis são nomeadas pode variar pra caramba, o que gera confusão.

Por exemplo, se dois programadores diferentes querem escrever um código que some dois números, um pode usar os nomes a e b, enquanto o outro pode escolher num1 e num2. Como os modelos aprendem com base nesses nomes de variáveis, eles têm dificuldade em reconhecer que ambos os códigos fazem a mesma coisa. Isso causa problemas na hora de entender a funcionalidade real do software.

Pra resolver esse problema, estão sendo propostos novos métodos pra lidar com a nomeação das variáveis e fazer com que os modelos de deep learning reconheçam melhor o que o código realmente faz. Este artigo explica esses métodos e como eles podem ajudar a melhorar as previsões sobre as fraquezas do software.

#O Problema com Nomes de Variáveis

Um dos principais obstáculos ao usar deep learning pra prever Vulnerabilidades em software é a infinidade de formas de nomear variáveis. Cada nome único traz um significado e representação diferente no modelo, levando a uma falta de generalização. Por exemplo, se um modelo vê o nome x, ele aprende que x representa uma coisa específica. Mas quando encontra number ou value, o modelo trata esses como entidades totalmente diferentes, mesmo que cumpram o mesmo papel.

O objetivo é transformar todos esses nomes variados em algo mais uniforme que reflita a função real, em vez do texto específico. Assim, o modelo pode aprender a reconhecer o verdadeiro propósito do código, em vez de apenas os nomes diferentes usados.

#Introduzindo a Dependência de Nomes

Pra superar esses desafios de nomeação, um conceito chamado "dependência de nome" é introduzido. Isso envolve estabelecer uma conexão entre a variável e sua declaração original. Criando uma nova ligação na representação do código, uma relação mais profunda pode ser formada, permitindo que o modelo entenda as conexões sem depender dos nomes das variáveis.

Quando o código do software é analisado, o método tradicional usa uma estrutura de árvore pra representar seus componentes. Com a introdução da dependência de nomes, essa árvore pode ser expandida pra um grafo, o que dá mais flexibilidade. Essa estrutura de grafo permite representar o código sem precisar dos nomes das variáveis, revelando as relações e funções reais dos componentes.

#O Grafo de Sintaxe Abstrata

A ideia por trás de usar grafos em vez de árvores é representar melhor a semântica do código. Um grafo, conhecido como Grafo de Sintaxe Abstrata (ASG), pode mostrar como diferentes partes do código estão relacionadas, ao mesmo tempo que remove os nomes de variáveis específicos. Isso permite que o modelo gere código que tenha o mesmo significado que o original, mas que pode ser representado de diferentes maneiras.

Ao focar nas relações em vez de termos específicos, o modelo de deep learning pode entender melhor a função do código. Esse método ajuda a reduzir a confusão que surge de ter muitos nomes de variáveis e permite que o modelo se concentre no que realmente importa.

#Esquema de Codificação de 3 Propriedades

Junto com o uso do ASG, foi introduzido um método chamado esquema de codificação de 3 propriedades. Esse método ajuda a descrever consistentemente as características de cada componente no código. Em vez de depender do texto original, essa abordagem usa três propriedades definidas: classe, nome e tipo de dado.

Com essa codificação, cada componente do código é representado por tokens específicos que capturam sua essência. Dessa forma, mesmo que os nomes possam variar, os atributos fundamentais de cada componente permanecem consistentes. Essa consistência é essencial pra ajudar o modelo a aprender o verdadeiro significado por trás do código e fazer melhores previsões sobre vulnerabilidades.

#Lidando com Variáveis e Outros Elementos

Além de lidar com nomes de variáveis, tem outros elementos no código que podem causar confusão, como valores literais e tamanhos de arrays. Esses também podem variar bastante e criar problemas semelhantes aos nomes de variáveis. Aplicando as mesmas técnicas de Normalização usadas para nomes de variáveis, esses elementos podem ser simplificados e representados de uma maneira mais uniforme.

Por exemplo, em vez de se concentrar em valores específicos como 0.01 ou 'Hello', o sistema pode abstrair isso pra uma representação mais geral. Arrays também podem ser normalizados com base em seu tamanho, permitindo que o modelo aprenda sem se perder nos detalhes do código.

#Avaliação das Técnicas

Pra ver quão eficazes esses novos métodos são, vários modelos foram construídos usando diferentes estruturas de grafo e esquemas de codificação. Alguns modelos seguiram abordagens tradicionais, enquanto outros implementaram o novo ASG e a codificação de 3 propriedades. O objetivo era comparar o desempenho deles na previsão de vulnerabilidades em software.

Conjuntos de dados do mundo real de diferentes projetos de código aberto foram usados pra teste. Os resultados mostraram que os novos modelos superaram significativamente as abordagens tradicionais. Isso foi especialmente evidente em conjuntos de dados muito desequilibrados, onde os novos métodos conseguiram encontrar fraquezas com mais precisão.

#Eficiência de Memória

Uma das grandes vantagens do novo esquema de codificação é sua capacidade de exigir muito menos memória. Métodos baseados em códigos tradicionais podem ser extremamente pesados em termos de recursos. Em alguns casos, eles precisam de grandes quantidades de memória pra funcionar corretamente. Em contrapartida, a codificação de 3 propriedades pode lidar com grandes quantidades de dados usando bem menos memória. Isso não só melhora a eficiência, mas também significa que análises mais extensas podem ser feitas sem enfrentar problemas de memória.

#Conclusões

Em resumo, os desafios trazidos pelos nomes de variáveis na previsão de vulnerabilidades em software podem ser abordados de forma eficaz através da introdução da dependência de nomes e do uso de grafos de sintaxe abstrata. Esses métodos trabalham juntos com o esquema de codificação de 3 propriedades pra fornecer uma compreensão mais clara da funcionalidade do código, sem serem prejudicados pelos nomes específicos usados.

As evidências das avaliações mostram que essas técnicas melhoram a capacidade dos modelos de deep learning de prever fraquezas em software. Além disso, a redução nas exigências de memória destaca a praticidade desses métodos para várias tarefas de análise e engenharia de software. Ao deslocar o foco da representação textual pra funcionalidade intrínseca do código, podemos aprimorar a robustez das práticas de segurança de software.