論文の概要: Large Language Models and Code Security: A Systematic Literature Review

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.15004v1
• Date: Thu, 19 Dec 2024 16:20:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-20 18:44:16.202365
• Title: Large Language Models and Code Security: A Systematic Literature Review
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルとコードセキュリティ: 体系的な文献レビュー
• Authors: Enna Basic, Alberto Giaretta,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、様々なプログラミングタスクを自動化する強力なツールとして登場した。 LLMはプログラマが知らない脆弱性を導入する可能性がある。 コードを解析する際には、明確な脆弱性を見逃したり、存在しない脆弱性を通知する可能性がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have emerged as powerful tools for automating various programming tasks, including security-related ones, such as detecting and fixing vulnerabilities. Despite their promising capabilities, when required to produce or modify pre-existing code, LLMs could introduce vulnerabilities unbeknown to the programmer. When analyzing code, they could miss clear vulnerabilities or signal nonexistent ones. In this Systematic Literature Review (SLR), we aim to investigate both the security benefits and potential drawbacks of using LLMs for a variety of code-related tasks. In particular, first we focus on the types of vulnerabilities that could be introduced by LLMs, when used for producing code. Second, we analyze the capabilities of LLMs to detect and fix vulnerabilities, in any given code, and how the prompting strategy of choice impacts their performance in these two tasks. Last, we provide an in-depth analysis on how data poisoning attacks on LLMs can impact performance in the aforementioned tasks.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)は、脆弱性の検出や修正など、セキュリティ関連のタスクを自動化するための強力なツールとして登場した。 有望な機能にもかかわらず、既存のコードの生成や修正が必要な場合、LLMはプログラマが知らない脆弱性を導入する可能性がある。 コードを解析する際には、明確な脆弱性を見逃したり、存在しない脆弱性を通知する可能性がある。 本稿では,様々なコード関連タスクにLLMを使用する際のセキュリティ上のメリットと潜在的な欠点について検討する。 特に、コードの生成に使用する場合、まずLLMによって導入される可能性のある脆弱性の種類に注目します。 第2に、任意のコードにおいて脆弱性を検出して修正するLLMの機能を分析し、選択の促進戦略がこれらの2つのタスクのパフォーマンスにどのように影響するかを分析します。 最後に、LLMに対するデータ中毒攻撃が、上記のタスクのパフォーマンスにどのように影響するかを詳細に分析する。

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