論文の概要: Security Concerns in Generative AI Coding Assistants: Insights from Online Discussions on GitHub Copilot

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.08352v1
• Date: Thu, 09 Apr 2026 15:19:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-10 18:34:05.988881
• Title: Security Concerns in Generative AI Coding Assistants: Insights from Online Discussions on GitHub Copilot
• Title（参考訳）: ジェネレーティブAIコーディングアシスタントのセキュリティに関する懸念 - GitHub Copilotに関するオンラインディスカッションからの検討
• Authors: Nicolás E. Díaz Ferreyra, Monika Swetha Gurupathi, Zadia Codabux, Nalin Arachchilage, Riccardo Scandariato,
• Abstract要約: この研究は、GenAIベースのコーディングアシスタントの使用に関するセキュリティ上の懸念について調査する。 私たちは3つの人気のあるプラットフォームから、GitHub Copilotのセキュリティ問題に対処する投稿、コメント、ディスカッションスレッドを検索しました。 潜在的なデータ漏洩、コードライセンシング、敵攻撃(即発注入など)、安全でないコード提案を含む4つの主要な関心領域が特定された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.112545306707717
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Generative Artificial Intelligence (GenAI) has become a central component of many development tools (e.g., GitHub Copilot) that support software practitioners across multiple programming tasks, including code completion, documentation, and bug detection. However, current research has identified significant limitations and open issues in GenAI, including reliability, non-determinism, bias, and copyright infringement. While prior work has primarily focused on assessing the technical performance of these technologies for code generation, less attention has been paid to emerging concerns of software developers, particularly in the security realm. OBJECTIVE: This work explores security concerns regarding the use of GenAI-based coding assistants by analyzing challenges voiced by developers and software enthusiasts in public online forums. METHOD: We retrieved posts, comments, and discussion threads addressing security issues in GitHub Copilot from three popular platforms, namely Stack Overflow, Reddit, and Hacker News. These discussions were clustered using BERTopic and then synthesized using thematic analysis to identify distinct categories of security concerns. RESULTS: Four major concern areas were identified, including potential data leakage, code licensing, adversarial attacks (e.g., prompt injection), and insecure code suggestions, underscoring critical reflections on the limitations and trade-offs of GenAI in software engineering. IMPLICATIONS: Our findings contribute to a broader understanding of how developers perceive and engage with GenAI-based coding assistants, while highlighting key areas for improving their built-in security features.
• Abstract（参考訳）: Generative Artificial Intelligence(GenAI)は、多くの開発ツール(GitHub Copilotなど)の中心的なコンポーネントとなり、コード補完、ドキュメント、バグ検出など、複数のプログラミングタスクにわたるソフトウェア実践者をサポートする。 しかし、現在の研究は、信頼性、非決定主義、偏見、著作権侵害など、GenAIの重大な制限とオープンな問題を特定している。 以前の作業は主にコード生成のためのこれらの技術の技術的パフォーマンスの評価に重点を置いてきたが、特にセキュリティ領域において、ソフトウェア開発者の関心の高まりにはあまり関心が払われていない。 OBJECTIVE: この研究は、公開オンラインフォーラムで開発者やソフトウェア愛好家が声を上げた課題を分析することで、GenAIベースのコーディングアシスタントの使用に関するセキュリティ上の懸念を調査します。 Method: 私たちは、Stack Overflow、Reddit、Hacker Newsという3つの人気のあるプラットフォームから、GitHub Copilotのセキュリティ問題に対処する投稿、コメント、ディスカッションスレッドを検索しました。 これらの議論はBERTopicを使ってクラスタ化され、その後、セマンティック分析を用いてセマンティックなセキュリティ上の関心事のカテゴリを特定した。 RESULTS: 潜在的なデータ漏洩、コードライセンシング、敵攻撃(例えば、迅速なインジェクション)、安全でないコード提案を含む4つの主要な関心領域が特定されました。 インプリケーション:私たちの発見は、開発者がGenAIベースのコーディングアシスタントをどのように認識し、関与しているかをより深く理解し、ビルトインのセキュリティ機能を改善するための重要な領域を強調します。

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