PofoliaPofolia ile paylaşıldı

ACM Transactions on Software Engineering and Methodology· 2026Q1

LLMSA-MC: LLM Muhakemesi ve Statik Analiz ile Linux Çekirdeklerindeki Eksik Kontrol Hatalarının Tespiti

LLMSA-MC: Bridging LLM Reasoning and Static Analysis for Detecting Missing-Check Bugs in Linux Kernels

Jianjun Shi, Tianyang Liu, Yuxuan Wang, P Liu ve diğerleri

Kısa özet

Statik analiz ve LLM anlamsal muhakemesini birleştiren LLMSA-MC çerçevesi, Linux çekirdeklerindeki eksik kontrol hatası tespitini iyileştirerek, CoT istemine göre %39,01'e kadar daha yüksek F1 puanı elde ediyor ve temsili bir araç için yanlış pozitifleri %55,38 oranında azaltıyor.

Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.

Ana noktalar

  • LLMSA-MC, Linux çekirdeklerindeki eksik kontrol hatası tespiti için statik analizi ve LLM anlamsal muhakemesini birleştirir.
  • Temel stratejiler arasında ifade tipi sınıflandırması, hassas kod bağlamı çıkarımı ve fonksiyon etiketlerinin oluşturulması yer alır.
  • Çerçeve, zincirleme düşünce (CoT) istemine göre F1 puanını %39,01'e kadar iyileştirir.
  • Bir hata tespit aracıyla entegre edildiğinde, LLMSA-MC aday raporları %55,38 oranında azaltır ve Linux çekirdeği v4.20-rc5'te 168 hata bulmuştur.

Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.

Özet (abstract)

Missing security checks on critical variables are an important class of semantic bugs in the Linux kernel and can lead to severe vulnerabilities. Existing approaches largely rely on static analysis, but heuristic rule-based and statistical approaches may fail to capture the semantic context needed to determine whether a security check is required. Recent advances in large language models (LLMs) offer an opportunity to complement static analysis with semantic reasoning. However, directly applying LLMs to kernel code remains challenging, particularly in identifying critical variables and interpreting security-check semantics. To address these challenges, we present LLMSA-MC, a framework that combines static analysis with LLM-based semantic reasoning for missing-check bug detection. LLMSA-MC incorporates three strategies: (1) Statement Type Classification, which guides LLMs to identify critical variables; (2) Precise Code Context Extraction, which provides relevant code context for semantic reasoning; and (3) Function Label Generation, which annotates function return values with semantic labels. Evaluation on curated intra- and inter-procedural benchmarks shows that LLMSA-MC improves F1-score by up to 39.01 and 33.66 percentage points, respectively, over baseline chain-of-thought (CoT) prompting. When integrated with a representative missing-check bug detection tool, LLMSA-MC reduces candidate reports by 55.38% while confirming 168 missing-check bugs in Linux kernel v4.20-rc5.

Yazarların özeti; kaynağından alınmıştır. ACM Transactions on Software Engineering and Methodology, 2026 · DOI ↗

ÇıkarımlarPremium
Makaleye SorÜcretsiz hesapla

Ücretsiz hesapla devam et

Makaleye Sor ile bu makaleye günde 3 soru ücretsiz; makaleyi kaydet, kaynakçasını al, ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Çıkarımlar Premium.

Web'de ücretsiz devam et

Google ya da Apple hesabınla giriş; kart istemez. Bu makaleye geri dönersin.

Telefonda:

Alan: Yazılım

SoftwareComputer Science