本研究评估了神经机器翻译模型在生成攻击性安全代码时的能力。结果显示，引入上下文数据可以提高模型性能，但额外上下文的好处逐渐减少。这为未来优化AI驱动的代码生成中上下文使用的研究提供了参考。