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 13:33:34.776057
• 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:
• 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。

関連論文リスト

• Commercial LLM Agents Are Already Vulnerable to Simple Yet Dangerous Attacks [88.84977282952602]
  最近のMLセキュリティ文献は、整列型大規模言語モデル(LLM)に対する攻撃に焦点を当てている。 本稿では,LLMエージェントに特有のセキュリティとプライバシの脆弱性を分析する。 我々は、人気のあるオープンソースおよび商用エージェントに対する一連の実証的な攻撃を行い、その脆弱性の即時的な影響を実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-12T17:19:36Z)
• What You See Is Not Always What You Get: An Empirical Study of Code Comprehension by Large Language Models [0.5735035463793009]
  ソースコードに隠された文字操作がLLMの動作を誤認し,人間のレビュアーには検出不能なままにしておくという,大きな言語モデル(LLM)の攻撃に対する脆弱性について検討する。 これらの攻撃には、コードリオーダー、見えないコーディング文字、コード削除、コードホモグリフが含まれる。 以上の結果より,LLMは摂動の大きさと性能に異なる負の相関性を示す一方,LLMは認識不能なコードキャラクタ攻撃に対する感受性を示すことが明らかとなった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-11T04:52:41Z)
• VulnLLMEval: A Framework for Evaluating Large Language Models in Software Vulnerability Detection and Patching [0.9208007322096533]
  大きな言語モデル(LLM)は、コード翻訳のようなタスクにおいて有望であることを示している。 本稿では,C コードの脆弱性を特定し,パッチする際の LLM の性能を評価するためのフレームワーク VulnLLMEval を紹介する。 私たちの研究には、Linuxカーネルから抽出された307の現実世界の脆弱性が含まれている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-16T22:00:20Z)
• Can LLMs be Fooled? Investigating Vulnerabilities in LLMs [4.927763944523323]
  LLM(Large Language Models)の出現は、自然言語処理(NLP)内の様々な領域で大きな人気を集め、膨大なパワーを誇っている。 本稿では,各脆弱性部の知見を合成し,新たな研究・開発の方向性を提案する。 現在の脆弱性の焦点を理解することで、将来のリスクを予測し軽減できます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-30T04:08:00Z)
• Exploring Automatic Cryptographic API Misuse Detection in the Era of LLMs [60.32717556756674]
  本稿では,暗号誤用の検出において,大規模言語モデルを評価するための体系的評価フレームワークを提案する。 11,940個のLCM生成レポートを詳細に分析したところ、LSMに固有の不安定性は、報告の半数以上が偽陽性になる可能性があることがわかった。 最適化されたアプローチは、従来の手法を超え、確立されたベンチマークでこれまで知られていなかった誤用を明らかにすることで、90%近い顕著な検出率を達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-23T15:31:26Z)
• AutoDetect: Towards a Unified Framework for Automated Weakness Detection in Large Language Models [95.09157454599605]
  大規模言語モデル(LLM)はますます強力になってきていますが、それでも顕著ですが微妙な弱点があります。 従来のベンチマークアプローチでは、特定のモデルの欠陥を徹底的に特定することはできない。 さまざまなタスクにまたがるLLMの弱点を自動的に露呈する統合フレームワークであるAutoDetectを導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-24T15:16:45Z)
• Towards Explainable Vulnerability Detection with Large Language Models [17.96542494363619]
  ソフトウェア脆弱性は、ソフトウェアシステムのセキュリティと整合性に重大なリスクをもたらす。 大規模言語モデル(LLMs)の出現は、その高度な生成能力による変換ポテンシャルを導入している。 本稿では,脆弱性検出と説明という2つのタスクにLLMを専門化する自動フレームワークであるLLMVulExpを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-14T04:01:25Z)
• Harnessing Large Language Models for Software Vulnerability Detection: A Comprehensive Benchmarking Study [1.03590082373586]
  ソースコードの脆弱性発見を支援するために,大規模言語モデル(LLM)を提案する。 目的は、複数の最先端のLCMをテストし、最も優れたプロンプト戦略を特定することである。 LLMは従来の静的解析ツールよりも多くの問題を特定でき、リコールやF1スコアの点で従来のツールよりも優れています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-24T14:59:19Z)
• CodeAttack: Revealing Safety Generalization Challenges of Large Language Models via Code Completion [117.178835165855]
  本稿では,自然言語入力をコード入力に変換するフレームワークであるCodeAttackを紹介する。 我々の研究は、コード入力に対するこれらのモデルの新たな、普遍的な安全性の脆弱性を明らかにした。 CodeAttackと自然言語の分布ギャップが大きくなると、安全性の一般化が弱くなる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-12T17:55:38Z)
• If LLM Is the Wizard, Then Code Is the Wand: A Survey on How Code Empowers Large Language Models to Serve as Intelligent Agents [81.60906807941188]
  大型言語モデル(LLM)は、自然言語と形式言語(コード)の組み合わせに基づいて訓練される コードは、標準構文、論理一貫性、抽象化、モジュール性を備えた高レベルの目標を実行可能なステップに変換する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-01T16:51:20Z)
• Red Teaming Language Model Detectors with Language Models [114.36392560711022]
  大規模言語モデル(LLM)は、悪意のあるユーザによって悪用された場合、重大な安全性と倫理的リスクをもたらす。 近年,LLM生成テキストを検出し,LLMを保護するアルゴリズムが提案されている。 1) LLMの出力中の特定の単語を, 文脈が与えられたシノニムに置き換えること, 2) 生成者の書き方を変更するための指示プロンプトを自動で検索すること,である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-31T10:08:37Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。