論文の概要: SOK: Exploring Hallucinations and Security Risks in AI-Assisted Software Development with Insights for LLM Deployment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.18468v1
• Date: Fri, 31 Jan 2025 06:00:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-02 04:52:30.283884
• Title: SOK: Exploring Hallucinations and Security Risks in AI-Assisted Software Development with Insights for LLM Deployment
• Title（参考訳）: SOK: LLMデプロイメントに関する洞察とAI支援ソフトウェア開発における幻覚とセキュリティリスクを探る
• Authors: Ariful Haque, Sunzida Siddique, Md. Mahfuzur Rahman, Ahmed Rafi Hasan, Laxmi Rani Das, Marufa Kamal, Tasnim Masura, Kishor Datta Gupta,
• Abstract要約: GitHub Copilot、ChatGPT、Cursor AI、Codeium AIといった大規模言語モデル(LLM)は、コーディングの世界に革命をもたらした。 本稿では,AIを利用したコーディングツールのメリットとリスクを包括的に分析する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: The integration of Large Language Models (LLMs) such as GitHub Copilot, ChatGPT, Cursor AI, and Codeium AI into software development has revolutionized the coding landscape, offering significant productivity gains, automation, and enhanced debugging capabilities. These tools have proven invaluable for generating code snippets, refactoring existing code, and providing real-time support to developers. However, their widespread adoption also presents notable challenges, particularly in terms of security vulnerabilities, code quality, and ethical concerns. This paper provides a comprehensive analysis of the benefits and risks associated with AI-powered coding tools, drawing on user feedback, security analyses, and practical use cases. We explore the potential for these tools to replicate insecure coding practices, introduce biases, and generate incorrect or non-sensical code (hallucinations). In addition, we discuss the risks of data leaks, intellectual property violations and the need for robust security measures to mitigate these threats. By comparing the features and performance of these tools, we aim to guide developers in making informed decisions about their use, ensuring that the benefits of AI-assisted coding are maximized while minimizing associated risks.
• Abstract（参考訳）: GitHub Copilot、ChatGPT、Cursor AI、Codeium AIといった大規模言語モデル(LLM)をソフトウェア開発に統合することで、コーディングのランドスケープが革新され、生産性の向上、自動化、デバッグ機能の強化が実現された。 これらのツールは、コードスニペットの生成、既存のコードのリファクタリング、開発者へのリアルタイムサポートの提供において、非常に有益であることが証明されている。 しかし、それらが広く採用されていることは、特にセキュリティ上の脆弱性、コード品質、倫理的懸念といった点で、顕著な課題も示している。 本稿では,AIを利用したコーディングツールのメリットとリスクを総合的に分析し,ユーザからのフィードバック,セキュリティ分析,実用的なユースケースについて考察する。 これらのツールが安全でないコーディングプラクティスを再現し、バイアスを導入し、誤ったコードや非感覚的なコードを生成する可能性を探ります。 さらに、データ漏洩のリスク、知的財産権侵害、およびこれらの脅威を軽減するための堅牢なセキュリティ対策の必要性についても論じる。 これらのツールの特徴と性能を比較することで、開発者に対して、彼らの使用に関する情報的意思決定を指導し、AI支援コーディングのメリットを最大化しつつ、関連するリスクを最小化することを目指している。

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