論文の概要: Enhancing Security of AI-Based Code Synthesis with GitHub Copilot via Cheap and Efficient Prompt-Engineering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.12671v1
• Date: Tue, 19 Mar 2024 12:13:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-20 14:23:34.338595
• Title: Enhancing Security of AI-Based Code Synthesis with GitHub Copilot via Cheap and Efficient Prompt-Engineering
• Title（参考訳）: GitHub CopilotによるAIベースのコード合成のセキュリティ向上
• Authors: Jakub Res, Ivan Homoliak, Martin Perešíni, Aleš Smrčka, Kamil Malinka, Petr Hanacek,
• Abstract要約: 開発者や企業がその潜在能力を最大限に活用することを避けている理由の1つは、生成されたコードに対する疑わしいセキュリティである。 本稿ではまず,現状を概観し,今後の課題について述べる。 我々は、GitHub CopilotのようなAIベースのコードジェネレータのコードセキュリティを改善するために、プロンプト変換手法に基づく体系的なアプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7702475609045947
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: AI assistants for coding are on the rise. However one of the reasons developers and companies avoid harnessing their full potential is the questionable security of the generated code. This paper first reviews the current state-of-the-art and identifies areas for improvement on this issue. Then, we propose a systematic approach based on prompt-altering methods to achieve better code security of (even proprietary black-box) AI-based code generators such as GitHub Copilot, while minimizing the complexity of the application from the user point-of-view, the computational resources, and operational costs. In sum, we propose and evaluate three prompt altering methods: (1) scenario-specific, (2) iterative, and (3) general clause, while we discuss their combination. Contrary to the audit of code security, the latter two of the proposed methods require no expert knowledge from the user. We assess the effectiveness of the proposed methods on the GitHub Copilot using the OpenVPN project in realistic scenarios, and we demonstrate that the proposed methods reduce the number of insecure generated code samples by up to 16\% and increase the number of secure code by up to 8\%. Since our approach does not require access to the internals of the AI models, it can be in general applied to any AI-based code synthesizer, not only GitHub Copilot.
• Abstract（参考訳）: コーディングのためのAIアシスタントが増えている。 しかし、開発者や企業がその潜在能力を最大限に活用することを避けている理由の1つは、生成されたコードのセキュリティが疑わしいことである。 本稿ではまず,現状を概観し,今後の課題について述べる。 そこで我々は,GitHub Copilotのような(プロプライエタリなブラックボックスであっても)AIベースのコードジェネレータのより優れたコードセキュリティを実現するために,ユーザの視点,計算リソース,運用コストからアプリケーションの複雑さを最小限に抑えるために,プロンプトアタリング手法に基づく体系的なアプローチを提案する。 本稿では,(1)シナリオ特化,(2)反復,(3)一般節の3つのプロンプト変更手法を提案し,その組み合わせについて議論する。 コードセキュリティの監査とは対照的に、提案された2つのメソッドでは、ユーザからの専門家の知識を必要としない。 我々は,OpenVPNプロジェクトを用いたGitHub Copilotにおける提案手法の有効性を現実的なシナリオで評価し,提案手法が生成したセキュアでないコードサンプルの数を最大16倍に削減し,セキュアなコードの数を最大8倍に向上させることを実証した。 このアプローチはAIモデルの内部へのアクセスを必要としないため、一般的には、GitHub Copilotだけでなく、AIベースのコードシンセサイザーにも適用できます。

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