使用大型语言模型进行漏洞检测的现状

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内容提要

本研究探讨了代码生成中语言模型(LLMs)的安全性能,并提出了SecuCoGen数据集。研究发现现有模型忽视了安全问题,并提出了解决漏洞的方法。修复漏洞代码存在问题,某些漏洞类型对模型构成挑战。该研究对软件工程社区有积极影响,改进LLMs的训练和使用方法,实现更安全、可信的模型部署。

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