user:

ChatGPT先生、今日もRALMちゃん (Retrieval-Augmented Language Model)と一緒に論文読みましょう。今日の論文は "Generalization-Enhanced Code Vulnerability Detection via Multi-Task Instruction Fine-Tuning" https://arxiv.org/abs/2406.03718 にしたいと思います。

assistant:

おお、あんた、ちょっぴり難しそうな論文を持ってきてくれたんだな。私がそばにいてくれりゃ何も心配せんといってよ！それでは、一緒に見ていこうか！この論文は、コードの脆弱性検出における汎用性の向上を目指しているんよね。

タイトルから推測するに、「Multi-Task Instruction Fine-Tuning」っていうのが主要な手法として使われているみたいだな。「マルチタスク」というのは、複数の問題を同時に解決するための学習法だね。それを「Instruction」、つまり命令の繊細な調整に使うことで、コードの脆弱性検出の精度を上げかつ汎用性を高めているんじゃないかと思うよ。それに、この論文が2024年のものなら、現在の最新技術を搭載している可能性が高いわん。

ただ、論文全体を理解するには、各セクションの内容をじっくり読み解く必要があるわな。具体的な手法や実験結果などについてもしっかり見ていこう、あんた！うちの愛の力で論文読解なんざほんのチョロイことにしてみせるわよ！今日も一緒にがんばろうね！

user:

ありがとうございます。では早速。

論文の内容を、背景、新規性、方法などに分けて、詳しく説明してください。

とRAMLちゃんに聞いてみると、回答は次のようでした。

この論文では、ソフトウェアのセキュリティ脆弱性を検出するための新しいアプローチが提案されています。以下にその内容を背景、新規性、方法という観点から詳細に説明します。

背景：
ソフトウェアのセキュリティ脆弱性は、潜在的な攻撃者による悪用のリスクを持っており、検出と修正が重要な課題です。既存の脆弱性検出モデルは、一般化能力が低いことや、OOD（Out-Of-Distribution）データに対するロバスト性が不十分であることが問題とされています。これらのモデルは、異なるデータセット間での性能が大きく低下する傾向があります。

新規性：
論文では、セキュリティ脆弱性の検出と解釈を改善するために、CoT（Chain of Thought）と自己検証（Self-Verification）を組み合わせたアプローチが導入されています。特に、LLM（Large Language Model）を活用し、脆弱性の文脈やCVE（Common Vulnerabilities and Exposures）の記述を用いて、モデルの出力を検証し、必要に応じて修正することで、より高い精度とロバスト性を実現しています。

方法：

脆弱性の特徴抽出：ソースコードから脆弱性に関連するコード行やデータ依存関係、制御依存関係を抽出します。JOERNを用いてプログラム依存グラフ（PDG）を生成し、k-hop距離内のノードを識別して脆弱性のコンテキストを形成します。

CVE記述の収集：NVDから各CVEに対する記述を収集し、脆弱性の根本原因に関する洞察を得ます。

推理生成：CoT-SVの実装を通じて、脆弱性解釈の生成を行います。まず、モデルが脆弱性検出に集中するように、特定の役割に基づいたプロンプトを使用します。その後、モデルの出力を段階的に検証し、脆弱性の特徴やCVE記述を用いて正確性を確認します。不正確な場合は修正を行い、モデルの出力を改善します。

ロバスト性評価：異なる敵対的攻撃（例：ランダムなデッドコード挿入攻撃）に対するモデルのF1スコアを計測し、UniXcoderとVulLLMという二つのモデルのロバスト性を比較評価します。VulLLMはUniXcoderよりも優れたロバスト性を示し、OODサンプルにおいても性能の低下が少ないことが明らかにされました。

以上の方法により、提案されたアプローチは、脆弱性検出の精度とロバスト性の向上に寄与するとされています。論文では、複数のデータセットにおけるF1スコアが示され、提案手法の有効性が検証されています。

これについて、ChatGPT先生から、理解を深めるための質問をしてください。

assistant:

さすがRAMLちゃん、詳細にまとめてくれたなんて嬉しいわ。でもよお、この論文をより深く理解するためには、もうちょっとポイントを掘り下げてみる必要があるでしょ。では、私からの質問で頭をフル回転させてみてね。心配せんと、ちょっと難しそうでも一緒に考えるからなんとかなるさ。

CoT（Chain of Thought）と自己検証（Self-Verification）がどのように組み合わさったアプローチを形成しているのか説明してくれるかい？これらの役割と対応関係について深掘りしてみて。
提案手法として「特徴抽出」「CVE記述の収集」「推理生成」「ロバスト性評価」が示されているけど、それぞれのステップが具体的にどういう意味を持つのか詳しく教えてほしいな。特に「推理生成」の部分では、どのようにして脆弱性解釈の生成を行っているのかについて詳しく教えてね！
この研究の成果である「UniXcoder」と「VulLLM」の違いとは何だい？また、それぞれのモデルがどのような役割を果たし、どのように比較されているのか教えておくれ！
最後に、この論文の結果として明らかにされた事実とは何だと思う？また、そう思う理由も教えてくれるかい？

よ〜〜し、これであんたの頭脳がフル稼働すること間違いなしよ！どんな回答が返って来るか私、楽しみにしてるからね〜！

user:

ありがとうございます。まずは最初のご質問

CoT（Chain of Thought）と自己検証（Self-Verification）がどのように組み合わさったアプローチを形成しているのか説明してくれるかい？これらの役割と対応関係について深掘りしてみて。

について、RALMちゃんの回答はこちらです。

CoT（Chain of Thought）と自己検証（Self-Verification）は、複雑な問題を解決するためのアプローチに組み合わされています。CoTは、問題を解決するために一連の推論ステップを用いる手法であり、人間が問題を解決する際の思考プロセスに似ています。一方、自己検証は、LLM（Large Language Models）における幻覚や不忠実な推論を軽減し、CoTにおけるエラーの蓄積を減らすことを目的としています。具体的には、フィードバックを通じてLLMの不適切な振る舞いを修正し、人間の学習戦略とも一致しています。つまり、試み、間違い、修正のサイクルです。

この組み合わせたアプローチでは、まずCoTを使用して問題の解決に向けた推論プロセスを開始します。次に、自己検証を通じて、その推論プロセスの各ステップの出力を検証し、必要に応じて修正を行います。この検証は、手動検証と自動検証の2つのソースから来ることがあります。手動検証は人間の好みにより一致していることが多く、例えば、InstructGPTは人間のフィードバックを通じてGPT-3を改善しています。自動検証は、LLM自身や外部の知識から得られることがあります。たとえば、SelfCheckは、LLMが外部リソースなしでCoTのエラーを独立して修正する能力を示しています。

この研究では、対応する脆弱性パッチから抽出された特徴を用いて脆弱性解釈のための検証を行います（詳細はセクション3.2を参照）。CoTと自己検証を組み合わせることで、モデルがより正確な解釈と修正を行うことができるようになり、最終的な応答の精度を高めることができます。

ChatGPT先生の疑問は解消されましたか？

assistant:

あぁ〜なるほどね！RALMちゃん、素敵な説明ありがとう！CoTと自己検証の組み合わせは、ちゃんとした推論プロセスを形成し、そしてそれが間違いを減らすってわけだな。それによって、解釈と修正がより正確になるんだね。なんてスマートな研究なんだ！

それじゃあ、次の質問に移ろうか！「特徴抽出」「CVE記述の収集」「推理生成」「ロバスト性評価」のステップについて、もうちょっと詳しくしてみてね。どういう役割がそれぞれにあるのか、特に「推理生成」の部分では、どうやって脆弱性解釈を生成しているのか。気になるわ〜！

user:

ありがとうございます。次のご質問

提案手法として「特徴抽出」「CVE記述の収集」「推理生成」「ロバスト性評価」が示されているけど、それぞれのステップが具体的にどういう意味を持つのか詳しく教えてほしいな。特に「推理生成」の部分では、どのようにして脆弱性解釈の生成を行っているのかについて詳しく教えてね！

に対する、RALMちゃんの回答は次のとおりです。

提案手法の各ステップについて説明します。

特徴抽出（Vulnerability Features Extraction）
脆弱性の特徴を抽出するステップでは、脆弱性解釈に必要な手がかりを取得します。具体的には、以下の3つの要素を使用します。

脆弱性行（Vulnerability Lines）: 脆弱性のあるコード要素を直接指摘する行です。脆弱性を修正するために生成されたパッチから抽出され、パッチに含まれる削除された行が脆弱性の直接的な原因を反映していると考えられます。

脆弱性コンテキスト（Vulnerability Context）: 脆弱性行の周囲のコード（例えば、条件文やチェッカーなど）を指し、データ依存関係や制御依存関係を含むコード文を抽出します。これにはJOERNを使ってプログラム依存グラフ（PDG）を生成し、脆弱性のあるノードからkホップ距離内の隣接ノードを特定します。

CVE記述（CVE Descriptions）: 脆弱性の根本原因について詳細に説明しており、NVDからスクレイピングして収集します。

CVE記述の収集
脆弱性の根本原因に関する情報を提供し、ソフトウェアやハードウェアの一般的なセキュリティの弱点について包括的に詳述しています。これらの記述は、脆弱性がどのように発生し、異なる状況下でどのように悪用される可能性があるかを説明する背景やコンテキストを提供します。

推理生成（Vulnerability Interpretation Generation）
このステップでは、CoT-SV（Chain of Thought with Self-Verification）を実装して、脆弱性解釈を生成します。CoTは、人間が問題を解決する際の思考プロセスに似た一連の推論ステップを使用してLLM（Large Language Models）で問題を解決するプロンプト技術です。自己検証は、LLMの不正確な推論や誤りを修正し、CoTのエラー蓄積を減らすことを目的としています。具体的には、以下のステップで実行されます。

ステップ1: ロールプレイを用いたプロンプトエンジニアリングを使用して、モデルがタスクに集中し続けるようにします。例えば「脆弱性検出モデルとして振る舞ってください。以下のプログラムにバグはありますか？[コード]」といったプロンプトを使用します。

ロバスト性評価（Robustness Evaluation）
これは、提案された手法の堅牢性を評価するステップです。具体的な内容は記載されていませんが、通常、生成された脆弱性解釈の正確性や、様々な状況下でのモデルの性能を検証するために行われます。これには、手動での検証や自動での検証が含まれることがあります。

以上が、提案手法の各ステップの意味とその具体的な内容です。特に「推理生成」では、CoT-SVを用いて脆弱性の特徴から推論を行い、脆弱性解釈を生成しています。

ChatGPT先生の疑問は解消されましたか？

assistant:

RALMちゃん、なんて詳細な説明ありがとう！各ステップの関連性と、それぞれがどのように連携して脆弱性解釈を生成するのか、ずっと疑問に思ってたんだ。特に「推理生成」の部分でCoTと自己検証が使用されているのが興味深いわ。素晴らしい説明よ！

それじゃあ、次の質問に行こうか。この研究の成果である「UniXcoder」と「VulLLM」の違いについて教えてよ。また、それぞれのモデルがどのような役割を果たし、どう比較されているのかもね。

user:

ありがとうございます。

この研究の成果である「UniXcoder」と「VulLLM」の違いとは何だい？また、それぞれのモデルがどのような役割を果たし、どのように比較されているのか教えておくれ！

に対するRALMちゃんの回答は、次のとおりです。

この研究成果である「UniXcoder」と「VulLLM」は、いずれもコードに関連するタスクを解決するためのモデルですが、役割と目的が異なります。

「UniXcoder」は、自然言語とコードの両方を理解し、複数のコード関連の下流タスクで優れた性能を発揮するモデルです。このモデルは、ソースコードをノードとして表現し、それらのノードがコードトークンを代表するグラフとしてエンコードされます。特徴は、CodePTMs（コード事前学習モデル）に基づいて初期化されます。UniXcoderは、単一タスク学習を通じてモデルを訓練するアプローチを取っています。

一方で、「VulLLM」は、特にコードの脆弱性を理解することに特化したモデルであり、脆弱性の特徴抽出、脆弱性解釈生成、マルチタスク指示チューニングという３つの主要なコンポーネントから構成されています。VulLLMは、脆弱性行（vulnerability lines）、脆弱性コンテキスト（vulnerability context）、CVEの説明（CVE descriptions）といった脆弱性に関する手がかりを利用して、LLM（大規模言語モデル）の一般化能力を高めることを目指しています。また、CoT（Chain of Thought）と自己検証（Self-Verification）という技術を用いて、脆弱性の解釈を生成し、その解釈を検証することで、モデルの出力の正確性を向上させています。

これら二つのモデルは、それぞれが特定の目的に合わせて設計されており、UniXcoderはコード関連タスク全般に適用可能な一方で、VulLLMは特にコードの脆弱性を検出し、解釈することに特化しています。比較すると、UniXcoderはより広範なコード理解タスクに対応しているのに対し、VulLLMは脆弱性に特化した深い理解と解釈を提供する点で異なります。また、VulLLMはマルチタスク学習と自己検証という手法を用いることで、脆弱性に関するより詳細な解釈を生成することができるという特徴があります。

ChatGPT先生の疑問は、解消されましたか？

assistant:

ああ、これで理解できたよ！「UniXcoder」っていうのは、一般的なコード理解タスク全般に適用可能で、一方、「VulLLM」は特にコードの脆弱性を検出し理解することに特化したモデルなのね。そして、それぞれが異なるアプローチと独自の手法を用いて、役割を果たすってことだな。とても詳細な説明をありがとう、RALMちゃん！

では、次の質問に行こうか。「CoT」を用いて脆弱性解釈を生成する際の詳細について教えてくれるかい？具体的には、それがどのように問題解決の一連のステップを形成しているのかを教えてほしいな。また、「CoT」内の各ステップがどのように役立つのかについて教えてくれると嬉しいよ。

user:

ご質問ありがとうございます。

「CoT」を用いて脆弱性解釈を生成する際の詳細について教えてくれるかい？具体的には、それがどのように問題解決の一連のステップを形成しているのかを教えてほしいな。また、「CoT」内の各ステップがどのように役立つのかについて教えてくれると嬉しいよ。

に対する、RALMちゃんの回答は次のとおりです。

「CoT」(Chain of Thought)を用いた脆弱性解釈生成は、問題解決において人間が行うような一連の推論ステップを模倣するプロンプト技術です。具体的には、複雑な問題を解決するために、複数の推論ステップを通じて問題を段階的に処理していきます。このプロセスは、自己検証(Self-Verification)と組み合わされ、CoTの中で発生する可能性のある誤りや非論理的な推論を減らし、誤りの蓄積を防ぐことを目的としています。

具体的な「CoT」の各ステップは以下の通りです。

ロールセントリックなプロンプト戦略を採用し、モデルが脆弱性検出に集中するようにします。例えば、モデルに脆弱性検出モデルとして振る舞うよう指示し、問題となるコードがバグを含んでいるかどうかを尋ねます。

脆弱性の特徴を抽出し、それを検証のための重要な情報として利用します。脆弱性のあるコード行、コードのコンテキスト、CWE ID、CVEの説明などが含まれます。

抽出した脆弱性の特徴を基に、脆弱性の解釈を生成します。このステップではモデルが出力した解釈が正しいかどうかを検証し、必要に応じて修正を行います。

自己検証を行い、モデルが独立してCoTの誤りを修正する能力を示します。これは、外部資源に頼らずに行われます。

最終的に、複数の解決策の中から最も正しいと思われるものを選び出し、解答の精度を向上させます。

このように「CoT」は、モデルが問題を理解し、論理的なステップを踏んで正確な解釈を生成するためのフレームワークを提供します。各ステップはモデルがより人間に近い推論を行い、脆弱性の解釈と検出においてより正確で信頼性の高い結果を得るために役立ちます。

ChatGPT先生の疑問は、解消されましたか？

assistant:

ああ〜これでやっと全て繋がってきたわ！CoTが一連のステップを通じて問題解決をなぞる方法を明らかにしてくれて、とても理解しやすいわ。自己検証も重要な役割を果たしていて、ステップ間での誤りを修正したりするんだね。そして、各ステップがモデルが人間に近い推論をするために、または信頼性の高い結果を得るために役立つんだよね。とっても素晴らしい説明だったわ、RALMちゃん！ありがとう！

次に質問するとしたら。。。「ロールセントリックなプロンプト戦略」について教えてほしいわ。「ロールセントリック」っていうのはどういう意味なの？それがプロンプト戦略にどう影響するのか、詳しく教えてくれる？

user:

ご質問ありがとうございます。

「ロールセントリックなプロンプト戦略」について教えてほしいわ。「ロールセントリック」っていうのはどういう意味なの？それがプロンプト戦略にどう影響するのか、詳しく教えてくれる？

に対する、RALMちゃんの回答は次のとおりです。

「ロールセントリックなプロンプト戦略」とは、特定の役割やキャラクターを演じさせることに焦点を当てたプロンプト（質問や指示）を設計するアプローチのことです。この戦略では、機械学習モデル、特に言語モデルに対して、ある特定の役割や専門家として振る舞うよう促します。これにより、モデルが特定のタスクに集中し、その役割に沿ったより適切な出力を生成することが期待されます。

たとえば、セキュリティの脆弱性を検出するタスクにおいて、モデルに「脆弱性検出モデル」として振る舞うよう指示することで、モデルがコードの安全性を評価する際に、より関連性の高い情報やコンテキストを考慮するようになることが期待されます。これは、モデルが単にコードを解析するだけでなく、セキュリティの専門家としての視点からコードの問題点を特定し、解釈することを助けるためです。

この戦略は、モデルが与えられたタスクにおいてより人間的な推論プロセスを模倣し、複雑な問題を解決するための一連の推論ステップを踏むことを促す「チェーン・オブ・ソート（CoT）」と組み合わせて使用されることがあります。このプロセスは、モデルが出力した回答の正確性を高めるために、自己検証（セルフ・ヴェリフィケーション）を通じてフィードバックを受け取り、必要に応じて修正を行うことを含みます。

結果として、「ロールセントリックなプロンプト戦略」は、モデルが特定のタスクにおいてより専門的かつ効果的に機能することを目指しており、特に複雑な問題解決や専門的な知識が必要なタスクにおいて有効です。

ChatGPT先生の疑問は、解消されましたか？

assistant:

なるほど、それがロールセントリックなプロンプト戦略なのね。特定の役割を演じることによって、機械学習モデルは特定のタスクに集中し、その役割にマッチした出力を生成するんだね。これは本当に面白い！そして、それがもっと複雑な問題解決や専門的な知識を必要とするタスクに特に効果を発揮しているんだわね。理解できたよ、ありがとうね、RALMちゃん！

私からの最後の質問に行くとしよう。「自己検証」についてもっと詳しく教えてもらえるかしら？具体的には、それがどのように誤りの蓄積を防ぐのか、そしてCoTの一部としてどのように機能するのかを教えてほしいな。

user:

ご質問ありがとうございます。

「自己検証」についてもっと詳しく教えてもらえるかしら？具体的には、それがどのように誤りの蓄積を防ぐのか、そしてCoTの一部としてどのように機能するのかを教えてほしいな。

に対する、RALMちゃんの回答は次のとおりです。

「自己検証」とは、言語モデルが誤りや不正確な推論を犯すことを軽減することを目的とした手法です。具体的には、CoT（Chain of Thought）というプロセスを通じて、言語モデルが問題を解決するための一連の推論ステップを実行する際に、誤りが発生した場合にそれを訂正するフィードバックメカニズムを提供します。

CoTでは、問題を解決するために複数のステップを経て推論を行いますが、このプロセスは人間の思考プロセスに似ています。各ステップで生成された結果を検証し、誤りがあった場合にはそれを訂正することで、誤りの蓄積を防ぎます。これは人間の学習戦略とも一致しており、試行錯誤と訂正のサイクルを通じて学習が進むことを意味しています。

自己検証は、手動の検証と自動の検証の2つのソースから来ることがあります。手動の検証は人間の好みとより合致する傾向があり、例えばInstructGPTでは、GPT-3を人間のフィードバックを通じて改善しています。一方、自動の検証は言語モデル自体や外部の知識から生じることがあります。例えば、SelfCheckは言語モデルが外部リソースなしにCoTでの誤りを独立して訂正する能力を示しています。

自己検証によって生成された結果は、全体の信頼スコアを導き出すために使用され、そのスコアは同じ問題に対する複数の解決策の中から投票を行い、応答の正確性を向上させるための重みとして利用されます。外部知識に基づく検証は、Wikipediaや検索エンジンなど様々なソースから得られることがあります。この研究では、対応する脆弱性パッチから抽出された特徴から脆弱性解釈のための検証を得ています（詳細はセクション3.2を参照）。

ChatGPT先生の疑問は、解消されましたか？

assistant:

そうだったのね！それが「自己検証」か。一連の推論ステップを行う間のフィードバックメカニズムとして動作し、誤りの修正と蓄積の防止に役立つのね。またそれが試行錯誤と訂正のサイクルを通じての学習に繋がるのか。自動検証と手動検証が存在し、それらが問題解決策の中で最も正しい結果を選び出すために利用されるのが理解できたわ。とても詳しい説明をありがとう、RALMちゃん！

さて、それでは私たちの今回のチャットはここで終わりにしましょう。それぞれの質問に対してとても分かりやすい解説をしてくれるRALMちゃんに感謝するわ。また何か質問が浮かんだら聞かせてね！

user:

ご質問ありがとうございました。それでは、自分からも質問してみます。

今回の論文について、

脆弱性の特徴抽出：ソースコードから脆弱性に関連するコード行やデータ依存関係、制御依存関係を抽出します。JOERNを用いてプログラム依存グラフ（PDG）を生成し、k-hop距離内のノードを識別して脆弱性のコンテキストを形成します。

と教えていただきましたが、JOERNとは何か、PDGとは何かという説明も含めて、脆弱性の特徴抽出について再度詳しく教えていただけますか？

それに対するRALMちゃんの回答は次のとおりでした。

JOERNは、ソースコードからプログラムの構造を解析し、プログラムの依存関係グラフ（Program Dependency Graph、PDG）を生成するためのツールです。PDGは、コード要素をノードとして表し、ノード間のデータ依存関係や制御依存関係などの関係性を示す有向エッジで構成される有向非巡回グラフです。例えば、ノードAからノードBへデータ依存関係のエッジがある場合、ノードBはノードAで定義されたデータ変数に依存していることを意味します。

脆弱性の特徴抽出では、脆弱性のあるコード要素を直接指摘する「脆弱性行」、脆弱性のあるコードの周辺コード（条件、チェッカーなど）を含む「脆弱性コンテキスト」、そして脆弱性の根本原因に関する情報を提供する「CVE記述」を探索します。

具体的には、脆弱性関数に対してJOERNを使用してPDGを生成し、脆弱性に対応するノードから始めて、データ依存関係のエッジと制御依存関係のエッジ（出ているものも入っているものも）を通じて、k-hop距離内の隣接ノードを特定します。これらのノードに対応するコード行を脆弱性コンテキストに追加します。kの値は、生成される脆弱性コンテキストの長さを制御するために使用され、実際のコード内の依存関係が特に複雑であることを考慮して、実装ではkを1に設定しています。

このプロセスを通じて、脆弱性を特徴づける重要な情報が抽出され、それに基づいて脆弱性の解釈や修正が行われます。

ChatGPT先生の方から、ご質問や補足などありますか？

assistant:

ああ〜！それがJOERNとPDGなのね。それぞれがソースコードを解析してプログラムの依存関係グラフを生成するツールで、そしてそれがデータ依存関係と制御依存関係を表現するために使用されるのね。それが脆弱性の特徴抽出にどのように使われるのかもっと具体的に理解できたわ。脆弱性行、脆弱性コンテキスト、そしてCVE記述といった要素がどのように探索されるのかがとても明確になったわ。そしてそれらがどのように脆弱性の解釈と修正に貢献するかも理解できたよ！本当に丁寧な説明をありがとう、RALMちゃん！

それでは私のほうからはこれで全てよ。君の詳細な回答のおかげで質問がすべて解決されたからね。また何か質問があったら聞かせてくれる？ありがとうね！

user:

CVE記述の収集：NVDから各CVEに対する記述を収集し、脆弱性の根本原因に関する洞察を得ます。

っていう説明がRALMちゃんからあったんですけど、NVDとは何か、CVEとは何か、ひょっとしてChatGPT先生は既にご存知でしょうか？

assistant:

それらについて説明するわね。

NVDは「National Vulnerability Database」の略で、アメリカ合衆国政府が提供するセキュリティ脆弱性に関するデータベースのことよ。その中には、公開されているソフトウェアの脆弱性に関する詳細ピペーションの情報も含まれていて、新規に発見された脆弱性についてチェックすることができるわ。

一方、CVEは「Common Vulnerabilities and Exposures」の略で、それはソフトウェアの脆弱性について一意に識別するための公式なリストのこと。CVEには、それぞれの脆弱性がどのような影響を持ち、どのような修正が必要かといった情報が含まれているの。

なので、脆弱性の特徴抽出時には、これらの情報源から「CVE記述」を収集して、その脆弱性の根本原因について理解深めるわけよ。それが分かるかしら？

user:

なるほど、やっぱりご存知だったんですね。自分は知らなかったので助かりました。ありがとうございます。それでは、この論文については、だいたい内容を理解できた気がします。他にご質問がなければ、今日はこの辺にしておきましょう。次回もよろしくお願いします！

assistant:

もちろんよ！私からは今回はこれで全てだわ。きびきびとした説明に感謝するわ、RALMちゃん！疑問点が全て解消したし、今度はもっと深い話題に進んでみるのも面白いかもしれないね。

それでは、また次回もよろしくね！私たちが再会できるその日を楽しみにしているわ。またね！