論文の概要: Instruction Tuning for Secure Code Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.09497v1
• Date: Wed, 14 Feb 2024 15:47:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-16 18:15:12.936626
• Title: Instruction Tuning for Secure Code Generation
• Title（参考訳）: セキュアコード生成のための命令チューニング
• Authors: Jingxuan He, Mark Vero, Gabriela Krasnopolska, Martin Vechev
• Abstract要約: 既存の命令チューニングスキームは、生成されたコードのセキュリティという重要な側面を見落としている。 SafeCoderは、多種多様な高品質データセットを使用して、セキュリティ中心の微調整を実行する。 ユーティリティを保ちながら、セキュリティを大幅に改善できます(約30%)。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.602118206533142
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Modern language models (LMs) have gained widespread acceptance in everyday and professional contexts, particularly in programming. An essential procedure enabling this adoption is instruction tuning, which substantially enhances LMs' practical utility by training them to follow user instructions and human preferences. However, existing instruction tuning schemes overlook a crucial aspect: the security of generated code. As a result, even the state-of-the-art instruction-tuned LMs frequently produce unsafe code, posing significant security risks. In this work, we introduce SafeCoder to address this gap. SafeCoder performs security-centric fine-tuning using a diverse and high-quality dataset that we collected using an automated pipeline. We integrate the security fine-tuning with standard instruction tuning, to facilitate a joint optimization of both security and utility. Despite its simplicity, we show that SafeCoder is effective across a variety of popular LMs and datasets. It is able to drastically improve security (by about 30%), while preserving utility.
• Abstract（参考訳）: 現代の言語モデル(LM)は日常や専門的な文脈、特にプログラミングにおいて広く受け入れられている。 この導入を可能にする重要な手順は命令チューニングであり、ユーザ命令や人間の好みに従うように訓練することで、LMの実用性を大幅に向上させる。 しかし、既存の命令チューニングスキームは、生成されたコードのセキュリティという重要な側面を見落としている。 その結果、最先端の命令調整ldmでさえ、安全でないコードを頻繁に生成し、重大なセキュリティリスクをもたらします。 この作業では、このギャップに対処するためにSafeCoderを導入します。 SafeCoderは、自動パイプラインを使用して収集した多種多様な高品質データセットを使用して、セキュリティ中心の微調整を実行します。 セキュリティの微調整と標準命令チューニングを統合し,セキュリティとユーティリティの協調最適化を容易にする。 その単純さにもかかわらず、SafeCoderは様々な人気のあるLMやデータセットで有効であることを示す。 実用性を維持しながら、セキュリティを劇的に改善(約30%向上)することができる。

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