拓海さん、最近部下が『DLで脆弱性検出を自動化できる』と言い出しておりまして、正直ピンと来ておりません。要するに現場で役に立つんですか？
素晴らしい着眼点ですね、田中専務！結論から言うと、深層学習（Deep Learning、DL／深層学習）は検出の効率を上げ得るが、学習データの“見せ方”次第で実務での有効性が大きく変わるんです。
学習データの“見せ方”とは何でしょうか。画像ならサイズとか角度の話だと思いますが、コードの場合はどう違うのですか？
良い質問です。ここで重要なのは”基本単位（base unit、BU／基本単位）”の概念です。コードを『1行』や『関数』や『プログラムの一部（スライス）』といった単位で学習させると、それぞれ学習モデルが学べる“パターン”が変わるんです。
なるほど。では、その“基本単位”を変えると、検出できる脆弱性が変わると。実務で見落としが出るリスクがある、ということですか？
その通りです。さらに論文では『複合基本単位（multi-base-unit、MBU／複合基本単位）』という考え方を取り上げており、複数の基本単位にまたがる脆弱性は既存モデルの精度が落ちやすいと指摘しています。要点は三つだけです：データ表現、学習範囲、評価方法。
これって要するに、例えば我が社のソフトの『部品をまたぐバグ』は学習データに入っていないと検出できない、ということですか？
正確には、モデルは学習で見たパターンに強く依存するため、『部品をまたぐ脆弱性』を代表する例が学習に含まれていなければ、検出の確度は下がるんです。対応策としては、学習データに多様な基本単位を含めることと、検出器をMBUに対応させることです。
投資対効果が気になります。大量のデータを集めて学習させればいいと言われても、工数とコストが膨らみます。現場に入れる決め手は何ですか？
大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。現実的な判断基準は三つです：一、まずは特定の脆弱性クラスで精度向上が見込めるかを小規模で検証する。二、学習データを増やす代わりにデータ表現を工夫して効率化する。三、検出器の誤検出率（false positive）と見逃し率（false negative）を現場要件に合わせて調整する。
誤検出が多いと現場が疲弊しますね。データ表現を工夫するとは、具体的にはどんなことを指しますか？
例えば、単純にコード行を並べるのではなく、データフローや抽象構文木（Abstract Syntax Tree、AST／抽象構文木）といった構造情報を取り入れることで、同じ脆弱性をより少ない例で学べるようにすることです。これは東西の地図で道路も建物も比較するような違いです。
分かりました。最後に一つ、本論文を読むと現場の導入判断はどう変わりますか。要点を端的に教えてください。
要点は三つです。第一、DLベースの検出は学習データの表現に依存するため、導入前に対象となる脆弱性の表現単位（BU/MBU）を確認すること。第二、小さなPoC（概念実証）でMBUに対する検出力を評価すること。第三、運用では誤検出対策を最初から組み込むことです。大丈夫、必ずできますよ。
ありがとうございます。では、まずはPoCで一歩踏み出してみます。まとめると、『学習データの見せ方を変え、MBUを想定した評価をしないと現場で期待通りに動かない』という理解で合っていますか。私の言葉で言うとこうなります。
その通りですよ、田中専務。素晴らしい着眼点です。小さく試して、効果とコストのバランスを確認していきましょう。
1.概要と位置づけ
結論を先に述べる。本研究は、深層学習（Deep Learning、DL／深層学習）を用いた自動脆弱性検出技術が現場で有効に機能するためには、学習に用いるコードの『基本単位（base unit、BU／基本単位）』の選定と、複数単位にまたがる脆弱性に対応する『複合基本単位（multi-base-unit、MBU／複合基本単位）』の考慮が不可欠であることを示した点で大きく変えた。従来研究は単一の表現単位に依存する傾向があり、実運用での見逃しや誤報の原因を見落としていた。
背景として、DLは大量データからパターンを学ぶ能力に優れるが、学習時に示した「見せ方」に強く依存する。画像認識で例えれば、写真の撮り方や画角が変われば誤認識が生じるのと同じで、コードでは行単位、関数単位、プログラムスライスといった表現の違いが検出性能を左右する。つまり、学習データの構造化がそのまま現場での価値に直結する。
本論文は、複数の公開データセットと既存のDLベース検出器を用いて、MBUタイプの脆弱性に対する検出精度が低下する実証的証拠を示した。さらに、MBUを考慮に入れた評価フレームワークを提示し、モデル設計とデータ準備の指針を与えた点が新規性である。これにより、検出ツールの実用性評価方法が変わる。
実務への示唆は明確である。単に『検出モデルを導入すればよい』という判断は危険であり、対象システムの具体的な脆弱性像を定義し、それに対応するデータ表現を用意しない限り、導入効果は限定的である。経営判断としては、小さな範囲でPoCを行い、BU／MBUへの感度を評価した上で投資を拡大する方針が妥当である。
本節の要点は三つである。第一、DLは強力だが学習データ表現に依存する。第二、MBUを無視すると実運用での見逃しが増える。第三、導入は段階的に評価を行うべきである。
2.先行研究との差別化ポイント
先行研究の多くは、脆弱性を表すデータの『基本単位（base unit、BU／基本単位）』を固定して評価を行ってきた。具体的には行レベルや関数レベル、あるいは静的抽出されたプログラムスライスといった単位が使われる。これらの研究はモデルの改良に寄与したが、学習時の表現が限定的であるため、異なる単位にまたがる脆弱性に対する一般化性能は十分に評価されていなかった。
本研究はここに切り込み、MBUという概念で脆弱性が複数の基本単位にまたがるケースを明示的に扱った点が差別化である。MBUは一例で言えば、ある関数の入力チェック不足と別モジュールの出力処理の組合せで初めて発症する脆弱性を指す。先行研究が見落としがちな実装パターンを対象にした。
手法面でも差別化がある。既存の検出器をそのままMBUへ適用するだけでなく、評価フレームワークを設計し、MBUに特化したデータ分割と評価指標を提案している。これにより、従来の精度評価では見えなかった落とし穴を可視化することが可能になった。
また、本研究は汎用性を重視しており、提案フレームワークは他のDLベース検出器にも適用可能であるとしている。研究者や実務者はこれを用いて、自社が狙う脆弱性クラスに対してモデルが真に有効かどうかを検証できる。現場導入前の評価基盤として実用的な価値がある。
結論的に、差分は『表現の幅を評価に組み込み、MBUという現実的な問題を形式化して検証した』点にある。これにより、実運用を見据えた検出器評価の基準が刷新される。
3.中核となる技術的要素
本節では技術の核を整理する。まず重要なのはデータ表現の選定である。コードをどう切り分けるか、すなわち基本単位（base unit、BU／基本単位）の定義が全ての出発点である。行単位は局所的な文脈が欠けやすく、関数単位は広い文脈を取れるがノイズも増える。MBUではこれらが組合わさるため、表現の最適化が求められる。
次にモデル設計である。既存のDLモデルはシーケンスモデルやグラフニューラルネットワーク（Graph Neural Network、GNN／グラフニューラルネットワーク）を活用するケースが多い。本研究では、GNNなど構造情報を扱えるモデルがMBUに比較的強い可能性が示唆されている。これはコード内の関係性をそのままモデルに読ませる発想に近い。
三つ目は評価フレームワークである。従来の交差検証に加え、MBUが関与するサンプルを明示的に分離して性能を評価する手法を提案している。これにより、一般的な精度指標だけでは見えない『MBUに弱い』という欠点を把握できる。実務ではこの評価結果を意思決定に使うべきである。
最後にデータ準備の実務的観点である。MBU対応には代表例の収集が重要であり、既存データセットをどう拡張するかが鍵となる。データ収集はコストだが、効果的な表現を選べばデータ量を節約できるため、投資対効果の見積もりが可能となる。
要点は、表現、モデル、評価、そしてデータの四点を一体で設計することでMBU問題に対処できるということである。
4.有効性の検証方法と成果
本論文は複数の既存公開データセットと代表的なDLベース検出モデルを組み合わせて実験を行い、MBUが含まれるケースで検出精度が有意に低下することを示した。評価では、通常の精度指標に加えてMBU特有の分割を行い、MBUサンプルに限定した精度を測定している。この手法により、従来評価では埋もれていた劣化が浮き彫りになった。
実験結果は一貫しており、モデルが学習した基本単位に対応してしか脆弱性を検出できない傾向が確認された。特に複数モジュールにまたがる脆弱性や、制御フローとデータフローの組合せが必要となるケースで性能低下が顕著であった。これにより、単一表現に基づく導入判断の危うさが実証された。
さらに、提案フレームワークでMBUに対する頑健性を検査したところ、構造情報を取り入れたモデルが相対的に優位であることが示唆された。ただし万能ではなく、データの質と多様性が依然として重要である点は変わらない。したがって、モデル選定とデータ設計の両方を改善する必要がある。
この検証は実務的に有用である。導入前にMBUに関するPoCを行えば、期待される効果と必要な追加投資が見積もれるため、経営判断に資する定量的情報を得られる。誤検出のコストを見据えた評価設計が肝要である。
総じて、検証はMBU問題の現実性を裏付け、実運用を見越した評価手法の必要性を示した。
5.研究を巡る議論と課題
議論の中心は汎化性能とコストのトレードオフである。MBU対応のために表現やモデルを複雑化すると学習と運用コストが増える。研究は有効性を示したが、実際のソフトウェア開発現場におけるコストをどう圧縮するかが残された課題である。経営判断としては、効果が見込める領域を限定して段階的に投資することが現実的である。
また、データの偏りとラベル付けの困難さも課題である。MBUを代表するサンプルを収集するにはドメイン知識が必要であり、外部データだけで賄うのは難しい。従って、現場の知見を取り入れたデータ作成プロセスが必要である。これには現場負荷を低減するための半自動化手法が求められる。
技術的には、より効率的な表現学習とモデル圧縮が今後の焦点となる。MBUを扱いつつも運用可能なコストに収めるため、次世代のモデル設計とデータ拡張技術が必要である。研究コミュニティにおける標準的な評価ベンチマークの整備も進めるべきである。
倫理・法務面の議論も無視できない。自動検出ツールの誤診断が事業活動に与える影響は大きく、誤検出時の対応プロセスや責任範囲を事前に定める必要がある。実運用ではツールは支援役であり最終責任は人的確認に置くといった運用設計が現実的である。
結論として、MBU対応は技術的可能性を示したが、事業導入にはデータ、コスト、運用設計という現実的課題を解く必要がある。
6.今後の調査・学習の方向性
今後の研究は三つの方向で進むべきである。第一に、多様なBUとMBUを含むベンチマークデータセットの整備である。これにより比較可能な評価基盤が確立され、実運用に即した検出器開発が進む。第二に、構造情報を効率よく扱うモデルと、それを軽量化する技術の研究。これは現場導入の障壁である計算コストを下げる。
第三に、実運用に寄せたPoCガイドラインとコスト評価方法の確立である。経営層が判断しやすいように、期待値、誤検出コスト、導入工数を定量化するためのテンプレート作成が望まれる。これにより、小さく始めて大きく展開する意思決定が可能になる。
また、研究者はMBUの定義拡張や、データフロー特化、AST（Abstract Syntax Tree、AST／抽象構文木）ベース表現の有効性検証といった領域にも注力すべきである。実務側では、開発現場の知見をデータ化するためのプロセス改善が求められる。共同研究の余地は大きい。
最後に、キーワードとして検索に使える英語語を挙げる：”Deep Learning”, “vulnerability detection”, “base unit”, “multi-base-unit”, “software security datasets”。これらで文献検索を始めると良い。
会議で使えるフレーズ集
本論文を踏まえて会議で使える短いフレーズを示す。『本番前にMBUを想定したPoCを実施したい』という合意を得るためには、『まず小さな範囲でMBUに対する検出力を評価し、誤検出コストを見積もった上で次段階の投資判断を行いたい』と述べると具体的である。
その他の例として、『検出精度だけでなくMBUに対する再現率（recall）を評価指標に加えたい』、『データ表現（BU）を多様化してから再評価を行う必要がある』、『誤検出時の現場負荷を定量化してから導入判断を下したい』といった表現が使える。これらは意思決定を経営レベルで支援する。
参考文献とリンク：
A. Sejfia et al., “Toward Improved Deep Learning-based Vulnerability Detection,” arXiv preprint arXiv:2403.03024v2, 2024. 詳細は Toward Improved Deep Learning-based Vulnerability Detection を参照のこと。
会議での要点を整理すると、『学習データの見せ方（BU/MBU）を確認する、小規模PoCで効果とコストを試算する、誤検出対策を最初から組み込む』である。これを踏まえ、段階的な投資判断を提案する。
