論文の概要: The Hidden Risks of LLM-Generated Web Application Code: A Security-Centric Evaluation of Code Generation Capabilities in Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.20612v1
• Date: Tue, 29 Apr 2025 10:23:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-02 19:15:54.845353
• Title: The Hidden Risks of LLM-Generated Web Application Code: A Security-Centric Evaluation of Code Generation Capabilities in Large Language Models
• Title（参考訳）: LLM生成Webアプリケーションコードの隠れリスク:大規模言語モデルにおけるコード生成能力のセキュリティ中心評価
• Authors: Swaroop Dora, Deven Lunkad, Naziya Aslam, S. Venkatesan, Sandeep Kumar Shukla,
• Abstract要約: 本稿では,複数のモデルにまたがるLLM生成コードのセキュリティコンプライアンスを評価するために,予め定義されたセキュリティパラメータを用いる。 この分析は、認証機構、セッション管理、入力バリデーション、HTTPセキュリティヘッダに重大な脆弱性を明らかにしている。 我々の発見は、LLM生成コードのセキュアなソフトウェアデプロイメントやレビューのために、人間の専門知識が不可欠であることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.769672852567215
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The rapid advancement of Large Language Models (LLMs) has enhanced software development processes, minimizing the time and effort required for coding and enhancing developer productivity. However, despite their potential benefits, code generated by LLMs has been shown to generate insecure code in controlled environments, raising critical concerns about their reliability and security in real-world applications. This paper uses predefined security parameters to evaluate the security compliance of LLM-generated code across multiple models, such as ChatGPT, DeepSeek, Claude, Gemini and Grok. The analysis reveals critical vulnerabilities in authentication mechanisms, session management, input validation and HTTP security headers. Although some models implement security measures to a limited extent, none fully align with industry best practices, highlighting the associated risks in automated software development. Our findings underscore that human expertise is crucial to ensure secure software deployment or review of LLM-generated code. Also, there is a need for robust security assessment frameworks to enhance the reliability of LLM-generated code in real-world applications.
• Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)の急速な進歩により、ソフトウェア開発プロセスが強化され、コーディングに必要な時間と労力が最小化され、開発者の生産性が向上する。 しかし、その潜在的な利点にもかかわらず、LLMによって生成されたコードは、制御された環境で安全でないコードを生成することが示され、現実世界のアプリケーションにおける信頼性とセキュリティに関する重要な懸念が持ち上がっている。 本稿では、事前に定義されたセキュリティパラメータを用いて、ChatGPT、DeepSeek、Claude、Gemini、Grokといった複数のモデルにわたるLLM生成コードのセキュリティコンプライアンスを評価する。 この分析は、認証機構、セッション管理、入力バリデーション、HTTPセキュリティヘッダに重大な脆弱性を明らかにしている。 セキュリティ対策を限られた範囲で実施するモデルもあるが、自動化ソフトウェア開発におけるリスクを浮き彫りにして、業界のベストプラクティスと完全に一致するものはない。 我々の発見は、LLM生成コードのセキュアなソフトウェアデプロイメントやレビューのために、人間の専門知識が不可欠であることを示している。 また、現実のアプリケーションにおけるLLM生成コードの信頼性を高めるために、堅牢なセキュリティアセスメントフレームワークが必要である。

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