AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下が「コードの脆弱性はAIで検出できます」と言ってきて、投資すべきか悩んでいます。特にバッファ・オーバーフローの話が出ているのですが、要するに何ができるんでしょうか？導入コストに見合う効果があるのか教えてください。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理すれば見通しが立てられますよ。ここで紹介する研究は、ソースコードの関数単位でバッファ・オーバーフロー（Buffer Overflow）脆弱性を自動検出する手法を示しています。要点を三つにまとめると、（1）大量のオープンソース関数をデータにする、（2）コードを簡潔な中間表現に変換して無駄を落とす、（3）埋め込み（word embedding）とリカレント系ニューラルネットワークで学習する、です。現場導入の観点では、まずは検出精度と誤検知率（false positive/false negative）を確認するのが現実的です。
これって要するにコードの怪しい箇所を人の代わりにあらかじめ見つけてくれるツールを作るということ？導入すれば現場の手間が減るという理解で合っていますか？
その理解でほぼ合っていますよ。細かく言うと、完全に人を不要にするのではなく、レビュー対象を絞ることで投資対効果を高めるのが狙いです。具体的には危険度の高い関数を上位に上げ、担当者が優先的に確認できるようにするので、限られた検査リソースを有効活用できます。一緒にやれば必ずできますよ、まずは小さなサンプルでPoC（Proof of Concept）を回すのがお勧めです。
ほう、まずは試すわけですね。誤検知が多いと現場が嫌がるのではと心配です。誤検知を減らすためにはどこを見ればいいのですか？
重要なのは三点です。第一に学習データの質、第二にコードの中間表現で意味を失っていないか、第三にモデルの種類とチューニングです。特に学習データに偏りがあると現場コードでは誤検知が増えるので、自社コードに近いサンプルを追加することが効果的です。大丈夫、段階的に精度を確かめながら調整できますよ。
なるほど。では技術的にどのモデルを使うと実用的なのですか？我々の現場で扱える難易度かどうかが気になります。
この研究では複数の選択肢を試しています。Simple RNN（リカレントニューラルネットワーク）、LSTM（Long Short-Term Memory、長短期記憶）やBiLSTM（双方向LSTM）、LSTM-Autoencoder（自己符号化器）に加え、word2vecやGloVe、fastTextといった埋め込み技術、さらにはBERTやGPT-2といった大規模事前学習モデルも検討しています。現場導入では計算コストと精度のバランスを見るために、まずは軽量なLSTMやBiLSTMから始め、必要ならBERT系へ移行するのが現実的です。一緒に進めれば導入も怖くありませんよ。
わかりました。要するに、まずは小さく始めて、誤検知と見逃し（false negative）を見ながらモデルとデータを改善していく、ということですね。自分の言葉で言うと、AIに全部任せるのではなく、検査の優先順位をAIに付けてもらって、現場の人が重要なところだけ確認する仕組みを作る、ということだと思います。
