Fugu-MT 論文翻訳(概要): Security Weaknesses of Copilot Generated Code in GitHub

論文の概要: Security Weaknesses of Copilot Generated Code in GitHub

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.02059v2
Date: Thu, 4 Apr 2024 07:53:03 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-05 20:12:51.237585
Title: Security Weaknesses of Copilot Generated Code in GitHub
Title（参考訳）: GitHubのCopilot生成コードのセキュリティ欠陥
Authors: Yujia Fu, Peng Liang, Amjed Tahir, Zengyang Li, Mojtaba Shahin, Jiaxin Yu, Jinfu Chen,
Abstract要約: GitHub Copilotが生成したコードスニペットをGitHubプロジェクトから分析します。分析の結果,Copilotが生成した452個のスニペットが検出された。また、実践者は、対応するセキュリティ意識とスキルを育む必要があることも示している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 8.364612094301071
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Modern code generation tools, utilizing AI models like Large Language Models (LLMs), have gained popularity for producing functional code. However, their usage presents security challenges, often resulting in insecure code merging into the code base. Evaluating the quality of generated code, especially its security, is crucial. While prior research explored various aspects of code generation, the focus on security has been limited, mostly examining code produced in controlled environments rather than real-world scenarios. To address this gap, we conducted an empirical study, analyzing code snippets generated by GitHub Copilot from GitHub projects. Our analysis identified 452 snippets generated by Copilot, revealing a high likelihood of security issues, with 32.8% of Python and 24.5% of JavaScript snippets affected. These issues span 38 different Common Weakness Enumeration (CWE) categories, including significant ones like CWE-330: Use of Insufficiently Random Values, CWE-78: OS Command Injection, and CWE-94: Improper Control of Generation of Code. Notably, eight CWEs are among the 2023 CWE Top-25, highlighting their severity. Our findings confirm that developers should be careful when adding code generated by Copilot and should also run appropriate security checks as they accept the suggested code. It also shows that practitioners should cultivate corresponding security awareness and skills.
Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)のようなAIモデルを利用した現代的なコード生成ツールは、関数型コードの生成で人気を集めている。しかし、それらの使用法はセキュリティ上の問題を示し、多くの場合、安全でないコードがコードベースにマージされる。生成されたコードの品質、特にセキュリティを評価することが重要です。以前の研究では、コード生成のさまざまな側面について検討されていたが、セキュリティへの焦点は限られており、主に現実世界のシナリオではなく、制御された環境で生成されたコードを調べている。このギャップに対処するため、GitHub CopilotがGitHubプロジェクトから生成したコードスニペットを分析して、実証的研究を行った。分析では、Copilotが生成した452個のスニペットを特定し、セキュリティ上の問題の高い可能性を示し、Pythonの32.8%とJavaScriptスニペットの24.5%が影響を受けた。これらの問題は、CWE-330: 不十分なランダム値の使用、CWE-78: OSコマンドインジェクション、CWE-94: コード生成の不適切な制御などを含む38の異なる共通弱度列挙(CWE)カテゴリにまたがっている。 8台のCWEが2023年のCWEトップ25に入っていて、その厳しさを強調しています。私たちの調査では、開発者はCopilotで生成されたコードを追加する際に注意すべきであり、提案されたコードを受け入れた時に適切なセキュリティチェックを実行する必要があることを確認しています。また、実践者は、対応するセキュリティ意識とスキルを育む必要があることも示している。

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