論文の概要: Ocassionally Secure: A Comparative Analysis of Code Generation Assistants

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.00689v1
• Date: Thu, 1 Feb 2024 15:49:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-02 14:48:24.523629
• Title: Ocassionally Secure: A Comparative Analysis of Code Generation Assistants
• Title（参考訳）: Ocassionally Secure: コード生成アシスタントの比較分析
• Authors: Ran Elgedawy, John Sadik, Senjuti Dutta, Anuj Gautam, Konstantinos Georgiou, Farzin Gholamrezae, Fujiao Ji, Kyungchan Lim, Qian Liu, and Scott Ruoti
• Abstract要約: 本稿では,LLMを効果的かつ安全に展開できる状況と状況を特定し,理解することに焦点を当てる。 Google の ChatGPT と Bard と Gemini を用いた 4 つの高度な LLM--GPT-3.5 と GPT-4 の比較分析を行い,各モデルのコード生成能力を評価した。 61のコードアウトプットを収集し、機能、セキュリティ、パフォーマンス、複雑さ、信頼性など、さまざまな側面で分析しました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.573156248244695
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: $ $Large Language Models (LLMs) are being increasingly utilized in various applications, with code generations being a notable example. While previous research has shown that LLMs have the capability to generate both secure and insecure code, the literature does not take into account what factors help generate secure and effective code. Therefore in this paper we focus on identifying and understanding the conditions and contexts in which LLMs can be effectively and safely deployed in real-world scenarios to generate quality code. We conducted a comparative analysis of four advanced LLMs--GPT-3.5 and GPT-4 using ChatGPT and Bard and Gemini from Google--using 9 separate tasks to assess each model's code generation capabilities. We contextualized our study to represent the typical use cases of a real-life developer employing LLMs for everyday tasks as work. Additionally, we place an emphasis on security awareness which is represented through the use of two distinct versions of our developer persona. In total, we collected 61 code outputs and analyzed them across several aspects: functionality, security, performance, complexity, and reliability. These insights are crucial for understanding the models' capabilities and limitations, guiding future development and practical applications in the field of automated code generation.
• Abstract（参考訳）: $$Large Language Models (LLMs) は、様々なアプリケーションでますます利用されており、コード世代が顕著な例である。 以前の研究では、LLMはセキュアで非セキュアなコードを生成する能力を持っていることが示されているが、どの要因がセキュアで効果的なコードを生成するかは考慮されていない。 そこで本稿では,LLMを実世界のシナリオに効果的かつ安全に展開し,高品質なコードを生成する状況と状況を特定し,理解することに焦点を当てる。 Google の ChatGPT と Bard と Gemini を用いた 4 つの高度な LLM--GPT-3.5 と GPT-4 の比較分析を行い,各モデルのコード生成能力を評価した。 日常業務にllmを活用した実生活の開発者の典型的なユースケースを表現するために,研究をコンテキスト化した。 さらに,開発者ペルソナの2つの異なるバージョンを使用することによって表現されるセキュリティ意識にも重点を置いています。 合計61のコードアウトプットを収集し、機能、セキュリティ、パフォーマンス、複雑さ、信頼性など、さまざまな側面で分析しました。 これらの洞察は、モデルの能力と限界を理解し、自動コード生成の分野で将来の開発と実践的なアプリケーションを導くのに不可欠です。

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