論文の概要: Security of LLM-generated Code: A Comparative Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.23091v1
• Date: Thu, 21 May 2026 22:53:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-25 17:29:20.127995
• Title: Security of LLM-generated Code: A Comparative Analysis
• Title（参考訳）: LLM生成コードのセキュリティ:比較分析
• Authors: Srivathsan G Morkonda, Mahmoud Selim, Hala Assal,
• Abstract要約: LLM(Large Language Model)が生成するコードは現在、大手テック企業を含む製品で生産されている。 7つのLLMが生成するコードのセキュリティを実証的に評価する。 その結果,評価した7つのLLMがすべて,脆弱性を含むコードを生成することがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.21410799064827224
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The majority of software developers use or are planning to use Artificial Intelligence (AI) tools in their development processes. Their top reasons include improving productivity and faster learning. In fact, Large Language Model (LLM)-generated code is currently in production, including in major tech companies. However, concerns were raised about the risks associated with the use of AI tools to generate code. In this paper, we focus our attention on the risks to software security. We empirically evaluate the security of code generated by seven popular LLMs. We build upon previous work to mimic the behaviours of developers when using LLMs to generate code. Our results show that all seven LLMs that we have evaluated generate code that contains vulnerabilities, the majority of which are of critical or high severity.
• Abstract（参考訳）: ソフトウェア開発者の大半は、開発プロセスに人工知能(AI)ツールを使用するか、あるいは計画している。 最大の理由は生産性の向上と学習の高速化だ。 実際、LLM(Large Language Model)が生成するコードは現在、大手テック企業を含む生産段階にある。 しかし、コード生成にAIツールを使用する際のリスクが懸念された。 本稿では,ソフトウェアセキュリティのリスクに留意する。 7つのLLMが生成するコードのセキュリティを実証的に評価する。 LLMを使ってコードを生成する場合、開発者の振る舞いを模倣する以前の作業の上に構築します。 その結果,評価した7つのLLMは,脆弱性を含むコードを生成することがわかった。

関連論文リスト

• Rethinking Technology Stack Selection with AI Coding Proficiency [49.617080246389605]
  大規模言語モデル(LLM)は今やソフトウェア開発の不可欠な部分です。 我々は、LLMが与えられた技術を用いて高品質なコードスニペットを生成することができる、AI符号化能力という概念を提案する。 我々は,170のサードパーティ製ライブラリと61のタスクシナリオを対象とした,AI習熟度に関する初の総合的研究を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-09-14T06:56:47Z)
• A.S.E: A Repository-Level Benchmark for Evaluating Security in AI-Generated Code [49.009041488527544]
  A.S.Eは、AI生成コードのセキュリティを評価するためのリポジトリレベルの評価ベンチマークである。 現在の大規模言語モデル(LLM)は、セキュアなコーディングに苦戦している。 大きな推論予算は、必ずしもより良いコード生成につながるとは限らない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-08-25T15:11:11Z)
• Are AI-Generated Fixes Secure? Analyzing LLM and Agent Patches on SWE-bench [9.229310642804036]
  我々は,SWE-benchデータセットから2万以上の問題を用いて,LLM生成パッチの大規模セキュリティ解析を行った。 スタンドアロンのLCM(Llama 3.3)によるパッチを評価し,開発者によるパッチと比較した。 また、データのサブセットに基づいて、トップパフォーマンスのエージェントフレームワーク(OpenHands、AutoCodeRover、HoneyComb)3つによって生成されたパッチのセキュリティを評価します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-30T21:10:19Z)
• Large Language Model Unlearning for Source Code [65.42425213605114]
  PRODは、LLMがコード生成能力を保ちながら、望ましくないコード内容を忘れることができる新しいアンラーニングアプローチである。 本評価は,既存の未学習アプローチと比較して,忘れ品質とモデルユーティリティのバランスが良好であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-20T16:27:59Z)
• Security and Quality in LLM-Generated Code: A Multi-Language, Multi-Model Analysis [10.268191178804168]
  本稿では,Large Language Models (LLM) が生成するコードのセキュリティを,異なるプログラミング言語間で解析する。 我々の研究によると、LLMはコード生成を自動化できるが、そのセキュリティの有効性は言語によって異なる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-03T22:03:13Z)
• Can We Trust Large Language Models Generated Code? A Framework for In-Context Learning, Security Patterns, and Code Evaluations Across Diverse LLMs [2.7138982369416866]
  大規模言語モデル(LLM)は、ソフトウェア工学における自動コード生成に革命をもたらした。 しかし、生成されたコードのセキュリティと品質に関する懸念が持ち上がっている。 本研究は,LLMの行動学習をセキュアにするための枠組みを導入することで,これらの課題に対処することを目的とする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-18T11:29:34Z)
• 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)
• Assured LLM-Based Software Engineering [51.003878077888686]
  この記事では,2024年4月15日にポルトガルのリスボンで開催された International Workshop on Interpretability, Robustness, and Benchmarking in Neural Software Engineering で,Mark Harman 氏による基調講演の内容の概要を紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-06T20:38:46Z)

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。