論文の概要: Secure coding for web applications: Frameworks, challenges, and the role of LLMs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.22223v1
- Date: Tue, 29 Jul 2025 20:41:33 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-31 16:14:17.867935
- Title: Secure coding for web applications: Frameworks, challenges, and the role of LLMs
- Title(参考訳): Webアプリケーションのセキュアコーディング:フレームワーク、課題、LLMの役割
- Authors: Kiana Kiashemshaki, Mohammad Jalili Torkamani, Negin Mahmoudi,
- Abstract要約: セキュアなコーディングは、ソフトウェア開発において批判的ですが、見落とされがちなプラクティスです。
広く意識された努力にもかかわらず、組織的、教育的、技術的障壁のため、現実世界の採用は相容れないままである。
本稿では、研究者、開発者、教育者に対して、セキュアなコーディングを現実世界の開発プロセスに統合する実践的な洞察を提供する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Secure coding is a critical yet often overlooked practice in software development. Despite extensive awareness efforts, real-world adoption remains inconsistent due to organizational, educational, and technical barriers. This paper provides a comprehensive review of secure coding practices across major frameworks and domains, including web development, DevSecOps, and cloud security. It introduces a structured framework comparison and categorizes threats aligned with the OWASP Top 10. Additionally, we explore the rising role of Large Language Models (LLMs) in evaluating and recommending secure code, presenting a reproducible case study across four major vulnerability types. This paper offers practical insights for researchers, developers, and educators on integrating secure coding into real-world development processes.
- Abstract(参考訳): セキュアなコーディングは、ソフトウェア開発において批判的ですが、見落とされがちなプラクティスです。
広く意識された努力にもかかわらず、組織的、教育的、技術的障壁のため、現実世界の採用は相容れないままである。
本稿では,Web開発やDevSecOps,クラウドセキュリティなど,主要なフレームワークやドメインを対象としたセキュアなコーディングプラクティスの包括的なレビューを行う。
構造化されたフレームワークの比較を導入し、OWASPトップ10に沿った脅威を分類する。
さらに、セキュアなコードの評価と推奨において、LLM(Large Language Models)が果たす役割について検討し、4つの主要な脆弱性タイプにまたがって再現可能なケーススタディを示す。
本稿では、研究者、開発者、教育者に対して、セキュアなコーディングを現実世界の開発プロセスに統合する実践的な洞察を提供する。
関連論文リスト
- The Hidden Risks of LLM-Generated Web Application Code: A Security-Centric Evaluation of Code Generation Capabilities in Large Language Models [0.769672852567215]
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。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-04-29T10:23:11Z) - Towards Trustworthy GUI Agents: A Survey [64.6445117343499]
本調査では,GUIエージェントの信頼性を5つの重要な次元で検証する。
敵攻撃に対する脆弱性、シーケンシャルな意思決定における障害モードのカスケードなど、大きな課題を特定します。
GUIエージェントが普及するにつれて、堅牢な安全基準と責任ある開発プラクティスを確立することが不可欠である。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-03-30T13:26:00Z) - Integrating DAST in Kanban and CI/CD: A Real World Security Case Study [2.3480418671346164]
Webアプリケーションの攻撃と悪用された脆弱性が増加している。
現代の開発プラクティスにセキュリティを統合することがますます重要になっている。
現代の開発プラクティスでセキュリティプラクティスやアクティビティを採用するのは難しいです。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-03-27T19:46:05Z) - AISafetyLab: A Comprehensive Framework for AI Safety Evaluation and Improvement [73.0700818105842]
我々は、AI安全のための代表的攻撃、防衛、評価方法論を統合する統合されたフレームワークとツールキットであるAISafetyLabを紹介する。
AISafetyLabには直感的なインターフェースがあり、開発者はシームレスにさまざまなテクニックを適用できる。
我々はヴィクナに関する実証的研究を行い、異なる攻撃戦略と防衛戦略を分析し、それらの比較効果に関する貴重な洞察を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-02-24T02:11:52Z) - Is Your AI-Generated Code Really Safe? Evaluating Large Language Models on Secure Code Generation with CodeSecEval [20.959848710829878]
大規模言語モデル(LLM)は、コード生成とコード修復に大きな進歩をもたらした。
しかし、GitHubのようなオープンソースのリポジトリから無防備なデータを使用したトレーニングは、セキュリティ上の脆弱性を必然的に伝播するリスクを増大させる。
我々は,コードLLMのセキュリティ面を正確に評価し,拡張することを目的とした総合的研究を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-02T16:13:21Z) - INDICT: Code Generation with Internal Dialogues of Critiques for Both Security and Helpfulness [110.6921470281479]
INDICTは、安全性と有用性の両方のガイダンスのために、批評家の内的対話で大きな言語モデルを強化する新しいフレームワークである。
内部対話は、安全主導の批評家と役に立つ主導の批評家の二重協調システムである。
提案手法は,安全性と有用性解析の両面において,高度な批判のレベルを提供し,出力コードの品質を著しく向上させる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-23T15:55:07Z) - Prompting Large Language Models to Tackle the Full Software Development Lifecycle: A Case Study [72.24266814625685]
DevEvalでソフトウェア開発ライフサイクル全体にわたって、大きな言語モデル(LLM)のパフォーマンスを調査します。
DevEvalは4つのプログラミング言語、複数のドメイン、高品質なデータ収集、各タスクに対して慎重に設計および検証されたメトリクスを備えている。
GPT-4を含む現在のLLMは、DevEvalで提示される課題を解決できないことが実証研究によって示されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-13T15:13:44Z) - Enhancing Large Language Models for Secure Code Generation: A
Dataset-driven Study on Vulnerability Mitigation [24.668682498171776]
大規模言語モデル(LLM)はコード生成に大きな進歩をもたらし、初心者と経験豊富な開発者の両方に恩恵を与えている。
しかし、GitHubのようなオープンソースのリポジトリから無防備なデータを使用したトレーニングは、セキュリティ上の脆弱性を不注意に伝播するリスクをもたらす。
本稿では,ソフトウェアセキュリティの観点からのLLMの評価と拡張に焦点をあてた総合的研究について述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-25T00:32:56Z) - CodeLMSec Benchmark: Systematically Evaluating and Finding Security
Vulnerabilities in Black-Box Code Language Models [58.27254444280376]
自動コード生成のための大規模言語モデル(LLM)は、いくつかのプログラミングタスクにおいてブレークスルーを達成した。
これらのモデルのトレーニングデータは、通常、インターネット(例えばオープンソースのリポジトリから)から収集され、障害やセキュリティ上の脆弱性を含む可能性がある。
この不衛生なトレーニングデータは、言語モデルにこれらの脆弱性を学習させ、コード生成手順中にそれを伝播させる可能性がある。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-08T11:54:07Z)
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。